1) Expand RBF nonlinear network
扩展RBF非线性神经网络
2) RBF Neural Network
RBF神经网络
1.
Prediction PM_(10) concentration based on PCA and RBF Neural Network;
基于PCA与RBF神经网络的PM_(10)质量浓度预测
2.
Research on fault diagnosis method based on RBF neural networks for nuclear power plant;
基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究
3.
Prediction of Parison Dimension Based on RBF Neural Network in Plastics Extrusion Blow Molding;
基于RBF神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸的预测
3) RBF network
RBF神经网络
1.
The paper introduces briefly the standard modeling method of the alloy burden in steelmaking refining period for LF finer and the RBF network.
文章对LF精炼炉炼钢精炼环节合金配料的常用建模方法和RBF神经网络作了简单介绍,运用实际数据进行建模、预测,并就其预测结果进行绝对误差曲线比较,得出RBF网络相对于其它方法具有较好的预测结果。
2.
In view of the non-linear variation in the response information,the KPCA is used to extract the feature as the input of the RBF network.
提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性。
3.
The paper applies the RBF network feedforward controller combined with the proportion-feedback controller on the turntable servo system.
以转台伺服系统为控制对象 ,采用RBF神经网络前馈控制和比例反馈相结合的方法 ,并利用单神经元对系统模型进行在线辨识 ,为前馈控制器提供Jacobian参数。
4) RBF neural networks
RBF神经网络
1.
ECT image reconstruction based on RBF neural networks;
基于RBF神经网络的ECT图像重建
2.
Application of RBF neural networks in harmonic detection;
RBF神经网络在谐波检测中的应用
3.
The Study and Application of Sale Forecasting Model Based on the RBF Neural Networks;
基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用
5) RBFNN
RBF神经网络
1.
A Prediction Model for Molten Iron Desulfuration Based on An Improved RBFNN;
一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型
2.
Research on Quasigeoid Refinement Model of Line Project Base on RBFNN;
基于RBF神经网络的线路工程似大地水准面精化模型研究
3.
Application of an Improved RBFNN in Nonlinear System;
改进的RBF神经网络在非线性系统中的应用
6) radial basis function neural network
RBF神经网络
1.
Based on this model,a radial basis function neural network model for freight volume forecasting was presented.
为有效进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次分析模型,根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。
2.
To the temperature control problem in the BOF period of steel-making,the predictive models of hybrid hierarchy genetic algorithm (HGA)and radial basis function neural network(RBF)in basic oxygen furnace process(BOF)are presented.
针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。
3.
A furnace temperature soft measurement method is adopted based on a data fusion model with a method combining principle component analysis(PCA) and radial basis function neural network(RBFNN).
火灾模拟实验炉是对建筑构件进行模拟测试实验的装置,其升温必须按ISO834国际标准执行,炉温的估计是实验的关键,采用了主元分析和RBF神经网络相结合的模型构成火灾模拟实验炉温软测量;主元分析(PCA)实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛;该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上,保证了升温过程温度的精确控制。
补充资料：半导体非线性光学材料
半导体非线性光学材料
semiconductor nonlinear optical materials
载流子传输非线性:载流子运动改变了内电场，从而导致材料折射率改变的二次非线性效应。④热致非线性:半导体材料热效应使半导体升温，导致禁带宽度变窄、吸收边红移和吸收系数变化而引起折射率变化的效应。此外，极性半导体材料大都具有很强的二次非线性极化率和较宽的红外透光波段，可以作为红外激光的倍频、电光和声光材料。 在量子阱或超晶格材料中，载流子的运动一维限制使之产生量子尺寸效应，使载流子能态分布量子化，并产生强烈的二维激子效应。该二维体系材料中激子束缚能可达体材料的4倍，因此在室温就能表现出与激子有关的光学非线性。此外，外加电场很容易引起量子能态的显著变化，从而产生如量子限制斯塔克效应等独特的光学非线性效应。特别是一些11一VI族半导体，如Znse/ZnS超晶格中激子束缚能非常高，与GaAs/AIGaAs等m一V族超晶格相比，其激子的光学非线性可以得到更广泛的应用。 半导体量子阱、超晶格器件具有耗能低、适用性强、集成度高和速度快等优点，以及系统性强和并行处理的特点。因此有希望制作成光电子技术中光电集成器件，如各种光调制器、光开关、相位调制器、光双稳器件及复合功能的激光器件和光探测器等。 种类半导体非线性光学材料主要有以下4种。 ①111一V族半导体块材料:GaAs、InP、Gasb等为窄禁带半导体，吸收边在近红外区。 ②n一巩族半导体量子阱超晶格材料:HgTe、CdTe等为窄禁带半导体，禁带宽度接近零;Znse、ZnS等为宽禁带半导体，吸收带边在蓝绿光波段。Znse/ZnS、ZnMnse/ZnS等为蓝绿光波段非线性光学材料。 ③111一V族半导体量子阱超晶格材料:有GaAs/AIGaAs、GalnAs/AllnAs、GalnAs/InP、GalnAs/GaAssb、GalnP/GaAs。根据两种材料能带排列情况，将超晶格分为I型(跨立型)、n型(破隙型)、llA型(错开型)3种。 现状和发展超晶格的概念是1969年日本科学家江崎玲放奈和华裔科学家朱兆祥提出的。其二维量子阱中基态自由激子的非线性吸收、非线性折射及有关的电场效应是目前非线性集成光学的重要元件。其制备工艺都采用先进的外延技术完成。如分子束外延(MBE)、金属有机化学气相沉积(MOCVD或MOVPE)、化学束外延(CBE)、金属有机分子束外延(MOMBD、气体源分子束外延(GSMBE)、原子层外延(ALE)等技术，能够满足高精度的组分和原子级厚度控制的要求，适合制作异质界面清晰的外延材料。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条