多维傅立叶变换论文_于家新,刘文远,李芳,王宝文,洪文学

导读:本文包含了多维傅立叶变换论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:傅立叶,神经网络,多维,建模,函数,形状,数据。

多维傅立叶变换论文文献综述

于家新,刘文远,李芳,王宝文,洪文学^[1]（2008）在《基于傅立叶变换的多维数据可视化分类》一文中研究指出基于雷达图表示多维数据的原理,提出一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法。该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图形。在此基础上对雷达图的边界曲线进行傅立叶变换,计算傅立叶描述子作为雷达图的图形特征,并运用改进的概率神经网络进行识别。实验结果表明该方法具有较好的分类效果,分类精度比传统分类方法提高了约8.25%。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年15期）

卢宏涛,戚飞虎^[2]（2000）在《多维离散傅立叶变换神经网络函数逼近》一文中研究指出利用多维离散傅立叶变换原理构造新颖的神经网络模型用于函数逼近 ,网络结构为分层前向网络 .给出了网络的学习算法 ,网络的大部分权值都是固定的 ,只有输出层与最后隐层之间的权值需要调节 .与其他神经网络相比 ,学习算法大为简化 ,训练速度更快 .只要隐层节点数足够多 ,网络就可以以任意精度逼近任意连续函数 .通过计算机模拟与 BP网络和模糊神经网络进行了比较 ,发现收敛速度非常快 ,逼近误差很小(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2000年07期）

张艳霞,刘其真,乔志骏,卢宏涛,何永保^[3]（2000）在《基于多维离散傅立叶变换的神经网络用于数据逼近和泛化建模》一文中研究指出文章在一种基于多维离散傅立叶变换原理的前馈神经网络模型的基础上，提出了一个适用于高精度逼近和泛化建模的神经网络。它可用来逼近任何连续函数，且逼近精度高，泛化能力强，学习速度快。计算机模拟实验结果显示了该网络较好地利用了离散傅立叶交换在结构和性能上的优点，在天线罩视线误差校正建模研究上很好的效果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2000年02期）

多维傅立叶变换论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

利用多维离散傅立叶变换原理构造新颖的神经网络模型用于函数逼近 ,网络结构为分层前向网络 .给出了网络的学习算法 ,网络的大部分权值都是固定的 ,只有输出层与最后隐层之间的权值需要调节 .与其他神经网络相比 ,学习算法大为简化 ,训练速度更快 .只要隐层节点数足够多 ,网络就可以以任意精度逼近任意连续函数 .通过计算机模拟与 BP网络和模糊神经网络进行了比较 ,发现收敛速度非常快 ,逼近误差很小

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。