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一种新的CMAC-AMS学习算法
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作者 邢春峰 袁安锋 《北京联合大学学报》 CAS 2007年第2期1-3,共3页
为了提高CMAC(cerebellar model articulation controller)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法的基础上,结合牛顿向前插公式,提出了一种新的CMAC-AMS学习算法(CA-NCMAC-AMS)。数值模拟表明,这种... 为了提高CMAC(cerebellar model articulation controller)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法的基础上,结合牛顿向前插公式,提出了一种新的CMAC-AMS学习算法(CA-NCMAC-AMS)。数值模拟表明,这种CA-NCMAC-AMS的学习算法不但有较快的学习速度和训练精度及建模能力,而且在信号处理、模式识别及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 CMAC神经网络 联想记忆系统 函数逼近 可信度 牛顿向前插公式
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Interpolation theory of anisotropic finite elements and applications 被引量:7
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作者 CHEN ShaoChun XIAO LiuChao 《Science China Mathematics》 SCIE 2008年第8期1361-1375,共15页
Interpolation theory is the foundation of finite element methods.In this paper,after reviewing some existed interpolation theorems of anisotropic finite element methods,we present a new way to analyse the interpolatio... Interpolation theory is the foundation of finite element methods.In this paper,after reviewing some existed interpolation theorems of anisotropic finite element methods,we present a new way to analyse the interpolation error of anisotropic elements based on Newton's formula of polynomial interpolation as well as its applications. 展开更多
关键词 interpolation theory anisotropic finite elements newtons formula divided difference 65N30
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插值公式、相关系数和采样间隔对GRACE Follow-On星间加速度精度的影响 被引量:16
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作者 郑伟 许厚泽 +1 位作者 钟敏 员美娟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期822-832,共11页
本文基于星间加速度法开展了插值公式、相关系数和采样间隔对GRACE Follow-On星间加速度精度影响的研究.模拟结果表明:1)适当增加数值微分公式的插值点数可有效提高插值精度.基于9点Newton插值公式,星间加速度的插值误差为4.401×10... 本文基于星间加速度法开展了插值公式、相关系数和采样间隔对GRACE Follow-On星间加速度精度影响的研究.模拟结果表明:1)适当增加数值微分公式的插值点数可有效提高插值精度.基于9点Newton插值公式,星间加速度的插值误差为4.401×10-13 m.s-2,分别基于7点、5点和3点插值公式,插值误差增加了1.192倍、6.912倍和274.029倍.2)适当增大相关系数可有效降低星间加速度的误差.基于相关系数0.99,星间加速度方差为3.777×10-24 m2.s-4,分别基于相关系数0.90、0.70、0.50和0.00,方差增加了9.780倍、22.404倍、26.217倍和26.820倍.3)随着采样间隔增大,星间加速度方差逐渐降低,但卫星观测值的空间分辨率也同时降低,因此合理选取采样间隔有利于地球重力场精度的提高.4)基于9点Newton插值公式、相关系数(K波段测量系统星间距离和星间速度0.85、GPS轨道位置和轨道速度0.95、星载加速度计非保守力0.90)和采样间隔10s,利用预处理共轭梯度迭代法,精确和快速反演了120阶GRACE Follow-On地球重力场,在120阶处累计大地水准面精度为4.602×10-4 m. 展开更多
关键词 GRACE Follow-On 星间加速度法 插值公式 相关系数 采样间隔 地球重力场
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GF(P^n)上的插值理论及其在信息隐藏中的应用 被引量:2
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作者 黄贤通 张朝全 任金威 《大学数学》 北大核心 2005年第5期1-6,共6页
给出了信息隐藏的一种数学描述,得到了GF(Pn)上的Newton插值公式,讨论了Newton插值公式和范德蒙逆矩阵在信息隐藏中的应用,给出了算法和算例.
关键词 newton插值 范德蒙逆矩阵 门限方案 信息隐藏
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ON THE DIVIDED DIFFERENCE FORM OF FAA DI BRUNO'S FORMULA 被引量:5
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作者 Xing-hua Wang He-yu Wang 《Journal of Computational Mathematics》 SCIE EI CSCD 2006年第4期553-560,共8页
The n-divided difference of the composite function h := f o g of functions f, g at a group of nodes t0,t1,…,tn is shown by the combinations of divided differences of f at the group of nodes g(t0),g(t1),…,g(tm... The n-divided difference of the composite function h := f o g of functions f, g at a group of nodes t0,t1,…,tn is shown by the combinations of divided differences of f at the group of nodes g(t0),g(t1),…,g(tm) and divided differences of g at several partial group of nodes t0,t1,…,tn, where m = 1,2,…,n. Especially, when the given group of nodes are equal to each other completely, it will lead to Faà di Bruno's formula of higher derivatives of function h. 展开更多
关键词 Divided difference newton interpolation Composite function FAA di Bruno's formula Bell polynomial
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ON THE DIVIDED DIFFERENCE FORM OF FAA DI BRUNO'S FORMULA Ⅱ 被引量:1
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作者 Xinghua Wang Aimin Xu 《Journal of Computational Mathematics》 SCIE CSCD 2007年第6期697-704,共8页
In this paper, we consider the higher divided difference of a composite function f(g(t)) in which g(t) is an s-dimensional vector. By exploiting some properties from mixed partial divided differences and multiva... In this paper, we consider the higher divided difference of a composite function f(g(t)) in which g(t) is an s-dimensional vector. By exploiting some properties from mixed partial divided differences and multivariate Newton interpolation, we generalize the divided difference form of Faà di Bruno's formula with a scalar argument. Moreover, a generalized Faà di Bruno's formula with a vector argument is derived. 展开更多
关键词 Bell polynomial Faà di Bruno's formula Mixed partial divided difference Multivariate newton interpolation.
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联想记忆系统学习算法的改进 被引量:3
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作者 邢春峰 王信峰 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2004年第9期92-96,共5页
借助于牛顿向后插公式对文 [1 ]的 NFI-AMS学习算法进行了改进 ,改进后的联想记忆系统的学习算法不但具有原来学习算法的收敛速度快、学习精度高等优点 ,而且还具备了 CMAC-AMS本身具有的局部泛化 (generalaization亦称推广 )能力以及... 借助于牛顿向后插公式对文 [1 ]的 NFI-AMS学习算法进行了改进 ,改进后的联想记忆系统的学习算法不但具有原来学习算法的收敛速度快、学习精度高等优点 ,而且还具备了 CMAC-AMS本身具有的局部泛化 (generalaization亦称推广 )能力以及对周围信息的收集能力大大增强等等 .数值模拟表明 ,这种改进的NFI-AMS在信号处理。 展开更多
关键词 学习算法 联想记忆 CMAC 实时 模式识别 智能控制 泛化 系统学习 能力 公式
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