![神经网络的分类、聚类功能及其规则抽取研究]()
雷景生[1]2003年在《神经网络的分类、聚类功能及其规则抽取研究》文中认为基于数据挖掘的观点，本文在前人研究的基础上，对神经网络的分类、聚类功能及其规则抽取进行研究，取得了一些有价值的结果。在神经网络分类器研究中，1)提出了一种确定BP网络分类器初值的方法，用来提高BP网络的收敛速度，降低分类误差...
![基于神经网络的试验机控制技术研究]()
杨敏[1]2012年在《电子万能材料试验机单神经元PID控制系统研究》文中研究指明材料试验机是材料力学性能的测试加载平台,是测量材料力学性能、工艺性能和结构强度的设备。材料试验机的性能对工业和材料科学的发展有重要影响。材料试验机的性能主要取决于试验机本体和其所使用的控制系统。本文主要是针对江苏明珠试...
![基于神经网络的自适应增益预测语音编码系统]()
闫丽瑞[1]2003年在《基于神经网络的自适应增益预测语音编码系统》文中研究表明人工神经网络是采用大量的处理单元连接起来构成的一种复杂的信息处理网络。这种网络具有与人脑相类似的学习记忆能力和输入信息特征抽取能力。人工神经网络是聪明的，因为它是通过实例学习。神经网络因其非线性、自适应及学习特性而受到极...
![基于粗集理论的数据预处理及应用研究]()
张静[1]2007年在《基于粗集理论的数据挖掘方法及应用研究》文中进行了进一步梳理数据挖掘是从存放在信息库的大量数据中挖掘出有用知识的一种新技术。粗糙集理论作为一种处理不完全、不精确及不确定信息的有效方法，因其具有强大的数值分析能力，故在数据挖掘领域大有用武之地。目前基于粗糙集理论的数据挖掘技术已经...
![利用神经网络技术实现星敏感器的星图识别]()
张锐[1]2007年在《基于CCD星敏感器的星图识别算法的设计与实现》文中研究说明第二代自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器,是一种智能化的姿态敏感器。由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力,已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。利用星敏感器确定卫星姿态...
![计算智能方法研究及其集成应用]()
贺英[1]2003年在《计算智能方法研究及其集成应用》文中提出计算智能(CI)是多种智能方法的集合体。它具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力，是建立智能系统的更有效的计算工具。已被广泛应用于信息处理、管理决策、智能控制、专家系统、故障诊断等领域。其中主要的叁种方法是：模糊系统、人工神经...
![基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究]()
胡浩民[1]2003年在《基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究》文中进行了进一步梳理随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了...
