RBF神经网络是一种基于神经网络的新型函数逼近器。它采用径向基函数作为激活函数,具有速度快、易于训练和泛化能力强等优点。RBF神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层的节点数通常需要根据问题的复杂程度来确定。在RBF神经网络中,输入层负责接收外部输入,隐藏层对输入进行非线性变换,输出层则输出最终的预测结果。隐藏层的
18、模数转换器 钟国峰 A/D转换器的主要技术指标 1、分辨率 ADC的分辨率是指使输出数字量变化一个相邻数码所需输入模拟电压的变化量。常用二进制的位数表示。例如12位ADC的分辨率就是12位,或者说分辨率为满刻度的1/(2^12)。 一个10V满刻度… 王家伟 A/D转换器可以根据哪些方面来选择 凯利讯 逐次逼近寄存器...
考虑执行器的非线性,研究了一种带补偿的逼近模型控制系统.该控制系统包含逼近模型控制器与补偿器.逼近模型控制器根据对象的输入输出线性化关系直接得出控制律,并由支持向量机辨识对象模型来实现.补偿部分采用反馈环节来提高系统的鲁棒稳定性,并采用在线估计得到的逆模型来抵消执行器的非线性特征.文章分析了该控制系统的稳...
专利权项:1.一种计算机实现的方法,用于通过电子设备使用基于静态随机存取存储器SRAM的存内计算进行非线性函数逼近,其中所述电子设备包括SRAM计算器和处理器,所述方法包括:由所述处理器,向所述SRAM计算器发送包括输入向量的对象数据,其中所述SRAM计算器包括存储器阵列,其中所述存储器阵列的每一列包括SRAM突触、斜坡模数...
神经网络是一个相互连接的神经元网络,每个神经元都是一个有限函数逼近器。每个神经元学习一个有限的函数:f(.) = g(W*X) 其中 W 是要学习的权重向量,X 是输入向量,g(.) 是非线性变换。W*X 可以可视化为高维空间(超平面)中的一条线(正在学习),而 g(.) 可以是任何非线性可微函数,如 sigmoid、tanh、ReL...
大多非线性器件的伏安特性,均可以幂级数、超越函数和多段折线函数来逼近。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工
类脑计算技术总体分为三个层次:结构层次模仿脑、器件层次逼近脑、智能层次超越脑。其中,结构层次模仿脑是指将大脑作为一个物质和生理对象进行解析,获得基本单元(各类神经元和神经突触[1]等)的功能及其连接关系(网络结构);器件层次逼近脑是指研制能够模拟神经元和神经突触功能的器件,从而在有限的物理...
的框架下,反复发作的神经网络开发,以适应在线逼近,其中神经网络的权值和迭代自适应更新,通过系统状态vector.based的神经网络在线逼近模型,间接自适应神经网络控制器设计,通过动态补偿的方式,来处理一些在如此复杂的非线性控制系统中遇到的具有挑战性的问题。
专利名称:利用帕德逼近式函数仿真器为传感设备提供非线性温度补偿的制作方法 技术领域: 本发明一般涉及响应于温度改变表现非线性行为的传感器和/或转换器 (transducer )。本发明更具体地涉及在具有变化的溫度的环境下补偿传感设备 的这种非线性行为的有效和准确的方法。