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题名体数据小波分解的周期化技术
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作者
孙延奎
曹毓秀
唐龙
唐泽圣
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机构
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用》
CSCD
2000年第S1期4-5,8,共3页
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文摘
:体数据的小波表示及其在体绘制中的应用是近年来的一个研究热点。周期化技术是实现体数据小波分解的一个关键技术 ,但有关文献既未详细讨论也未给出技术细节。鉴于基数B样条小波在体绘制中的重要性 ,本文根据基数B样条小波分解算法及周期小波的概念 ,推导了周期B样条小波分解算法 ,并将该算法应用于体数据的多分辨表示。
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关键词
基数b样条小波
周期小波
周期小波分解
体数据
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名微分方程的神经网络数值解法
被引量:1
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作者
尚智
刘瑞兰
苏光辉
贾斗南
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机构
西安交通大学能源与动力学院核能系
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出处
《计算物理》
CSCD
北大核心
2001年第3期281-284,共4页
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基金
国家自然科学基金! (196 75 0 2 8)资助项目
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文摘
神经网络具有良好的自学习和自适应能力 ,在现代科学中有很重要的应用 .利用神经网络的特殊性质 ,基于基数B样条小波分析 ,提出了一种全新的神经网络数值计算格式 ,并且对具有边界层的常微分方程进行了数值计算 ,验证了该方法的有效性 .
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关键词
神经网络
自适应
基数b样条小波分析
数值计算
边界层
微分方程
学习训练
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Keywords
neural networks
self-adaptive
wavelet analysis
boundary layer
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分类号
O241.8
[理学—计算数学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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