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基于神经网络的小样本系统可靠性预计 被引量:7
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作者 张宏斌 贾志新 郗安民 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第12期1555-1559,共5页
针对小样本系统可靠性预计精度较低、传统方法比较复杂而且费用较高的问题,提出了一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络,应用较少经验可靠性数据对小样本系统可靠性进行预计的方法。根据前期收集的小样本系统可靠性数据应用... 针对小样本系统可靠性预计精度较低、传统方法比较复杂而且费用较高的问题,提出了一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络,应用较少经验可靠性数据对小样本系统可靠性进行预计的方法。根据前期收集的小样本系统可靠性数据应用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行拟合、扩充,形成与小样本可靠性数据具有相同失效统计规律的扩充可靠性数据。采用扩充的可靠性数据对BP神经网络进行训练,建立小样本系统可靠性预计模型。通过实例验证,表明应用扩充的可靠性数据对BP神经网络进行训练后预测结果精度比未扩充可靠性数据之前的预计精度提高了57%,满足了可靠性预计要求。 展开更多
关键词 可靠性预计 BP神经网络 RBF神经网络 小样本系统
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一类小样本系统的非参数预测法
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作者 金汉均 《湖北工学院学报》 1994年第4期20-23,共4页
本文提出了一种新的小样本条件下的预测方法.该方法不需事先确定预测模型f的形式,也不需估计未知参数θ,而将线性规划算法引入直接求具体预测值.实例研究显示该方法的有效性.
关键词 小样本系统 线性规划 预测 非参数预测法
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特小样本动态系统的一种有效的参数估计方法 被引量:7
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作者 王正欧 《系统工程学报》 CSCD 1989年第2期31-40,共10页
本文提出了一种特小样本动态系统的极大似然参数估计方法(ESML)。本法是基于预测拟合优势的概念,即对正态分布最佳的拟合是学生分布,而在小样本下其拟合优势是更为显著的。文中推导了简化的目标函数及其优化算法。仿真实例表明了本法的... 本文提出了一种特小样本动态系统的极大似然参数估计方法(ESML)。本法是基于预测拟合优势的概念,即对正态分布最佳的拟合是学生分布,而在小样本下其拟合优势是更为显著的。文中推导了简化的目标函数及其优化算法。仿真实例表明了本法的有效性。 展开更多
关键词 小样本系统 ESML法 预测拟合优势
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局部自回归模糊模型及其在小样本数据系统建模中的应用 被引量:1
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作者 张洪 萧德云 刘震涛 《系统工程》 CSCD 北大核心 2002年第4期91-96,共6页
提出一种基于 Takagi- Sugeno模型 (TS模型 )结构的局部自回归模糊模型 (L ARF模型 ) ,将其用于小样本数据情况下的系统建模。深入分析 LARF模型的结构特征、前件的选取、后件参数的辨识及其评价指标等 ,并提出了完整的模型辨识算法。... 提出一种基于 Takagi- Sugeno模型 (TS模型 )结构的局部自回归模糊模型 (L ARF模型 ) ,将其用于小样本数据情况下的系统建模。深入分析 LARF模型的结构特征、前件的选取、后件参数的辨识及其评价指标等 ,并提出了完整的模型辨识算法。该建模方法从一维的角度来考虑输入输出空间 ,减少待辨识参数的个数 ,同时采用一种具有两个调节参数的隶属函数 ,在求隶属度的同时完成了数据处理 ,从而可以省略数据预处理的工作。实例研究表明 ,LARF模型是一种适合用来描述小样本数据系统的模型 。 展开更多
关键词 局部自回归模糊模型 小样本数据系统 建模 TS-模型 LARF模型 系统工程
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小样本脑电信号处理系统
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《中国科技产业》 1995年第9期49-49,共1页
关键词 小样本脑电信号处理系统 大脑活动 脑电地形图仪 FFT谱估计方法
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Guaranteed cost sampled-data control for uncertain nonlinear time-varying delay system 被引量:1
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作者 樊丽颖 武俊峰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第6期2056-2060,共5页
The robust guaranteed cost sampled-data control was studied for a class of uncertain nonlinear systems with time-varying delay. The parameter uncertainties are time-varying norm-bounded and appear in both the state an... The robust guaranteed cost sampled-data control was studied for a class of uncertain nonlinear systems with time-varying delay. The parameter uncertainties are time-varying norm-bounded and appear in both the state and the input control matrices. By applying an input delay approach, the system was transformed into a continuous time-delay system. Attention was focused on the design of a robust guaranteed cost sampled-data control law which guarantees that the closed-loop system is asymptotically stable and the quadratic performance index is less than a certain bound for all admissible uncertainties. By applying Lyapunov stability theory, the theorems were derived to provide sufficient conditions for the existence of robust guaranteed cost sampled-data control law in the form of linear matrix inequalities (LMIs), especially an optimal state-feedback guaranteed cost sampled-data control law which ensures the minimization of the guaranteed cost was given. The effectiveness of the proposed method was illustrated by a simulation example with the asymptotically stable curves of system state under the initial condition of x(0)=[0.679 6 0]. 展开更多
关键词 nonlinear system guaranteed cost sampled-data control input delay linear matrix inequalities
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