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| 1 | 小波分析与神经网络结合的研究进展显示文摘目前,小波与神经网络的结合是一个十分活跃的研究领域。本文综述了这一领域的研究进展和现状,从两者结合方式的不同将其分为辅助式及嵌套式两种结合方式,重点阐述了嵌套式的结合方式—小波神经网络,并对其主要模型、算法和其它相关问题进行了论述。本文还讨论了小波网络的各种应用,从中可以看到它在函数逼近、信号分类、系统辨识、图像压缩等应用领域有极大的潜力,最后展望了今后的研究方向。 | 陈哲 冯天瑾 | 2000 | 电子科学学刊2000，22，3： | 58 |
| 2 | 小波网络在控制系统中的应用显示文摘小波分析是 80年代中期发展起来的一门新兴的数学理论和方法 ,小波网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈型网络 .本文对小波网络的结构形式、学习算法以及在控制方面的主要应用进行了综述 ,并将小波网络与常规的前馈神经网络作了比较 。 | 吕朝霞 胡维礼 | 2000 | 信息与控制2000，29，6： | 14 |
| 3 | 小波神经网络及其在非线性时间序列中的应用显示文摘介绍将小波神经网络理论应用于非线性时间序列的拟合与预报,主要应用于太阳黑子,洛川数据等进行拟合、预报,并将拟合、预报的结果分别与投影寻踪学习网络及改进的BP网进行了比较,说明了小波网具有很好的拟合、预报性质. | 谢美萍 赵希人 庄秀龙 | 2000 | 应用科学学报2000，18，3： | 7 |
| 4 | 小波神经网络在两足步行机器人爬斜坡中的应用显示文摘针对传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足 ,本文提出了一种基于广义小波基函数网络的神经元集聚模型 .这种小波神经网络不仅收敛速度快 ,非线性逼近能力更好 ,而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点 ,更符合生物原型的实际情况 .静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性 . | 张克 傅佩琛 强文义 | 2000 | 机器人2000，22，5： | 5 |
| 5 | 同步电动机励磁系统的模糊神经网络控制显示文摘由于在拖动周期性波动负载的工况下,电励磁同步电动机可以通过改变励磁电流来提高运行效率,提出了采用模糊神经网络控制方法对励磁系统加以调节,以使同步电动机的功率因数维持在近似为1的过励磁情况。模糊神经网络控制通过训练神经网络来记忆模糊控制规则,它不需要存储模糊控制表,节省内存空间,且具有较强的自学习能力与联想能力。采用Simulink子模块构建了整个系统。仿真结果表明:与PID控制方法相比,模糊神经网络控制有良好的快速跟踪性能和抗干扰性能。 | 马少华 范洪艳 蔡志远 李海波 | 2006 | 控制工程2006，13，5： | 4 |
| 6 | CMAC神经网络用于分析和设计非线性过程控制系统(Ⅱ)——控制策略显示文摘本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控制器参数的选取方法 .该方案适用于过程的输入输出数据是可测的 ,并且可用第一部分提出的方法得到对象的 CMA C预测器 . | 段培永 汤同奎 邵惠鹤 | 2000 | 系统工程理论与实践2000，20，3： | 0 |
| 7 | CMAC用于分析和设计非线性过程控制系统(Ⅰ)——CMAC预测器显示文摘本文是基于CMAC神经网络分析和设计非线性过程控制系统的第一部分,分析了Chiang&Lin提出的基于广义基函数的CMAC学习算法收敛条件的局限性,提出了一种改进算法,并证明改进算法是收敛的,应用该算法的CMAC用于过程输出的预测器。 | 段培永 汤同奎 邵惠鹤 | 2000 | 系统工程理论与实践2000，20，2： | 0 |
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