RPE算法相关论文
为了弥补单一的神经网络在非线性动态系统建模和应用中表现出来的易陷入局部最小值、训练时间长、校验精度低、泛化能力差等缺点和......
本文将气敏传感器阵列与前馈神经网络模式识别技术相结合 ,建立了人工嗅觉系统 ;构造了前馈神经网络的结构和算法 ;通过实验对一定......
针对直流调速系统存在各种非线性因素,传统建模采用近似的线性化方法,无法获得满意的建模精度,导致所应用领域系统性能的降低。采......
提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型.针对动态递归网结构复杂、训练算法收敛速度慢的缺点,采用一种结构十分简单的递归......
对直线永磁同步电机伺服系统提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的IP位置控制方案。在对比干扰观测器前馈IP位置控制器的基础上......
介绍了前馈神经网络的特点和基于递推预报误差（RPE）的训练算法，利用前馈神经网络对某航向同步传输系统的磁航向误差进行了校正，并给出......
提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络（SRNN）辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构，推导出SR......
讨论了BP神经网络模型在传感器非线性补偿中的应用。给出了相应的补偿方法．即采用两个相同的传感器对同一被测量进行不同的测量，其测......
数字预失真(DPD)是一种能有效地补偿功率放大器(PA)非线性失真的技术。基于记忆多项式预失真的非直接学习结构(ILA),采用RPE(Recur......
简要介绍了FIR,IIR数字滤波器的特点,在此基础上应用基于自适应模型的LMS算法对FIR,IIR数字滤波器进行了系数综合,并通过Matlab 6.......
讨论了BP神经网络模型在传感器非线性补偿中的应用。给出了相应的补偿方法,即采用两个相同的传感器对同一被测量进行不同的测量,其......
由于传感器本身的非线性特性以及传感器在测量过程中外界环境因素的影响,使得传感器的输入输出特性呈现出非线性.讨论了BP神经网络......
