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基于移动最小二乘法的阶跃型滑坡预警曲面模型
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作者 王伟 丁聪 +2 位作者 刘世藩 姜宇航 陈超 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期95-102,120,共9页
基于移动最小二乘法搭建阶跃型滑坡预警曲面模型,以三峡库区王家坡滑坡监测数据为例构建预警模型并验证了该模型用于滑坡阶跃预警的可行性。该模型通过移动最小二乘法拟合滑坡累计位移-监测期次曲线,利用拟合曲线导数信息确定滑坡阶跃... 基于移动最小二乘法搭建阶跃型滑坡预警曲面模型,以三峡库区王家坡滑坡监测数据为例构建预警模型并验证了该模型用于滑坡阶跃预警的可行性。该模型通过移动最小二乘法拟合滑坡累计位移-监测期次曲线,利用拟合曲线导数信息确定滑坡阶跃变形区间,以区间二阶导数最大值点作为“类破坏点”获得当期降雨、前期降雨、位移速率阈值;根据“类破坏点”监测信息,利用移动最小二乘法建立滑坡阶跃变形发生的阈值曲面,以位移速率作为分级标准建立4级预警阈值曲面模型进行预警分析。王家坡滑坡验证结果表明,模型预警等级与滑坡实际位移情况相符,模型具有良好的预警效果,能实现高效准确的滑坡阶跃变形预警。 展开更多
关键词 降雨型滑坡 阶跃变形 预警模型 移动最小乘法 王家坡滑坡
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“减量化”背景下化肥行业推动农业综合效益提升的影响因素与路径探索——基于最小二乘法回归分析模型
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作者 李晨 杨蕴丽 《农业科学》 2025年第3期241-248,共8页
农业全产业链综合效益提升是建设农业强国的重要环节。在不同发展阶段,化肥行业促进农业综合效益提升的实现机制不同。在“减量化”背景下,基于最小二乘法回归分析模型(Least Squares Regression Analysis Model),研究化肥行业推动农业... 农业全产业链综合效益提升是建设农业强国的重要环节。在不同发展阶段,化肥行业促进农业综合效益提升的实现机制不同。在“减量化”背景下,基于最小二乘法回归分析模型(Least Squares Regression Analysis Model),研究化肥行业推动农业综合效益提升的影响因素,结果发现:行业监管体系的完善程度和化肥批发价格高低对提升农业综合效益具有重大影响。建议加强化肥生产、销售和使用环节的监管力度,从成本、市场供需和政策等多方面控制化肥批发价格。Improving the comprehensive benefits of the entire agricultural industry chain is an important link in building a strong agricultural country. At different stages of development, the mechanism by which the fertilizer industry promotes the improvement of comprehensive agricultural benefits varies. In the context of “reduction”, based on the Least Squares Regression Analysis Model, this study investigates the influencing factors of the fertilizer industry in promoting the improvement of agricultural comprehensive benefits. The results show that the completeness of the industry regulatory system and the high or low wholesale prices of fertilizers have a significant impact on improving agricultural comprehensive benefits. It is suggested to strengthen the supervision of the production, sales, and use of fertilizers, and control the wholesale price of fertilizers from multiple aspects such as cost, market supply and demand, and policies. 展开更多
关键词 化肥行业 最小乘法回归分析模型 农业综合效益
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基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法
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作者 张忠奎 张晗 闫洋洋 《机床与液压》 北大核心 2024年第4期126-131,共6页
针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力... 针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明:借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。 展开更多
关键词 磁流变液阻尼器 H-B模型 最小乘法 BP神经网络
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基于最小二乘法三维坐标转换的模型变形研究 被引量:1
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作者 王硕 刘微微 潘诗辰 《测绘与空间地理信息》 2024年第2期70-72,共3页
如何在保证三维模型可视化效果的前提下实现三维模型的变形,既满足三维模型脱密精度的要求又能满足三维产品的应用需求,是目前自然资源领域研究的一个热点。针对此问题,本文提出了一种适用于任意场景的三维模型变形方法,在限差给定的条... 如何在保证三维模型可视化效果的前提下实现三维模型的变形,既满足三维模型脱密精度的要求又能满足三维产品的应用需求,是目前自然资源领域研究的一个热点。针对此问题,本文提出了一种适用于任意场景的三维模型变形方法,在限差给定的条件下,引入最小二乘法进行三维坐标转换,在此基础上在多视影像区域网平差阶段完成坐标转换,从而实现三维模型的无损变形。试验结果表明,本文提出的方法能够有效地避免三维模型坐标转换过程中纹理拉花、结构损失等问题,可以获得良好的变形效果,为当前三维模型的脱密变形提供了一条新的技术路线。 展开更多
关键词 三维模型 三维坐标转换 最小乘法 模型变形
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基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测
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作者 尚文龙 马开锋 +1 位作者 郝梦姝 薛尧相 《河南科技》 2024年第9期44-47,共4页
【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM... 【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。 展开更多
关键词 矿区沉降 总体最小乘法 GM(1 1)模型 预测精度
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PAC模型的迭代最小二乘法估计——以居民消费为例
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作者 何学渊 《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》 2024年第3期0077-0082,共6页
PAC(polynomial adjustment costs)模型的一个重要特征是明确地将对未来事件的预期与由于调整成本而延迟的预期响应分开。这一特征要求利用PAC模型与非结构化的VAR组合预测的预期项估计出的动态调整模型与所利用的PAC模型本身必须一致... PAC(polynomial adjustment costs)模型的一个重要特征是明确地将对未来事件的预期与由于调整成本而延迟的预期响应分开。这一特征要求利用PAC模型与非结构化的VAR组合预测的预期项估计出的动态调整模型与所利用的PAC模型本身必须一致。本文通过开发以E-QNEWTON算法为核心的迭代的最小二乘法,估计出了满足该一致性条件的PAC模型。将其与简化方法估计的模型进行对比显示:二者所估计的流动性约束家庭占比相似;前者估计的滞后项对消费调整的影响小于后者;它们的预测性能差异不大,前者的预测性能略微劣于后者。 展开更多
关键词 FRB/US模型 PAC模型 理性预期 迭代的最小乘法
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基于最小二乘法的欠驱动水面船舶模型预测控制
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作者 刘强 刘西军 程武伟 《造船技术》 2024年第2期24-29,43,共7页
针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model-Nonlinear Model Predictive Control, PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对... 针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model-Nonlinear Model Predictive Control, PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对船舶的参数化模型进行辩识,设计PM-NMPC控制器。对环境干扰下的某集装箱船艏向角控制和轨迹跟踪进行试验,验证控制算法的有效性,并将该控制器与比例积分微分控制器(Proportional plus Integral plus Derivative cotroller, PID cotroller)控制器进行对比。仿真结果表明,PM-NMPC控制器轨迹跟踪效果更好,对未知干扰具有更强的稳健性。 展开更多
关键词 欠驱动水面船舶 轨迹跟踪 模型预测控制 基于参数化模型的非线性模型预测控制 最小乘法
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基于多模型共识的偏最小二乘法用于近红外光谱定量分析 被引量:49
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作者 李艳坤 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期246-249,共4页
建立了多模型共识偏最小二乘(cPLS)建模方法,并应用于烟草样品近红外(NIR)光谱与常规成分氯含量之间的建模研究,探讨了建模参数对预测结果的影响.结果表明,cPLS方法与传统的偏最小二乘算法(PLS)相比,所建模型更稳定可靠,预测结果也可得... 建立了多模型共识偏最小二乘(cPLS)建模方法,并应用于烟草样品近红外(NIR)光谱与常规成分氯含量之间的建模研究,探讨了建模参数对预测结果的影响.结果表明,cPLS方法与传统的偏最小二乘算法(PLS)相比,所建模型更稳定可靠,预测结果也可得到了明显改善. 展开更多
关键词 模型共识 最小乘法 近红外光谱 烟草样品 定量分析
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基于神经网络偏最小二乘法的柴油机NO_x排放预测模型 被引量:19
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作者 胡杰 林峰 +3 位作者 王天田 刘博 黎业辉 张泽阳 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期510-515,共6页
分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分... 分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6. 展开更多
关键词 柴油机 氮氧化物 预测模型 神经网络偏最小乘法
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基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型 被引量:17
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作者 刘道华 张礼涛 +1 位作者 曾召霞 孙文萧 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期428-431,共4页
为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数... 为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点. 展开更多
关键词 正交最小乘法 高斯函数 径向基函数神经网络 网络模型
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基于偏最小二乘法的平南县森林蓄积量估测模型研究 被引量:21
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作者 洪奕丰 林辉 +1 位作者 严恩萍 李永亮 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期80-85,共6页
以平南县两景CBERS—02B影像为遥感数据源,提取CBERS—02B影像5个波段、植被指数的灰度值;利用研究区1∶10 000地形图提取海拔、坡度、坡向等GIS因子;以各遥感因子和GIS因子为自变量,研究区样地蓄积量为因变量,采用偏最小二乘法建立了... 以平南县两景CBERS—02B影像为遥感数据源,提取CBERS—02B影像5个波段、植被指数的灰度值;利用研究区1∶10 000地形图提取海拔、坡度、坡向等GIS因子;以各遥感因子和GIS因子为自变量,研究区样地蓄积量为因变量,采用偏最小二乘法建立了森林蓄积量估测模型。结果表明:(1)CBERS—02B遥感影像5个波段,植被指数,郁闭度、海拔高、坡向、坡度等与蓄积量相关性不显著,且各因子之间存在明显的多重相关性;(2)运用偏最小二乘法建立的森林蓄积量估测模型,精度为85.44%,相对误差仅为-0.232%。研究结果为科学、准确、高效地估测森林蓄积量提供了理论依据和有效方法。 展开更多
关键词 森林蓄积量 估测模型 遥感信息 3S技术 CBERS-02B影像 最小乘法
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基于改进型非线性最小二乘法的作物模型隐含参数估计 被引量:9
12
作者 侯加林 王一鸣 +2 位作者 展志刚 张军 徐云 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期75-79,共5页
为了使作物生长模型中的参数最优化,提出了一种改进型非线性最小二乘法在作物生长模型中隐含参数估计的应用技术,针对多目标项的情况提出了权矩阵的自动计算方法。通过良好的人机交互界面,使得该方法更精确、更有效、更方便。实验表明:... 为了使作物生长模型中的参数最优化,提出了一种改进型非线性最小二乘法在作物生长模型中隐含参数估计的应用技术,针对多目标项的情况提出了权矩阵的自动计算方法。通过良好的人机交互界面,使得该方法更精确、更有效、更方便。实验表明:用该方法对作物模型进行参数优化后,再对番茄生长的动态过程进行仿真,对模拟值和实测值进行比较,两者拟合程度很好。 展开更多
关键词 作物 生长模拟模型 隐含参数估计 改进型非线性最小乘法
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基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识 被引量:10
13
作者 贾立 杨爱华 邱铭森 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期34-39,共6页
针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hamme... 针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN模型 辅助模型 最小乘法 参数辨识 多信号源
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基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用 被引量:12
14
作者 宋海鹰 桂卫华 +1 位作者 阳春华 彭小奇 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1201-1206,共6页
为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的... 为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。 展开更多
关键词 动态预测模型 在线式异常样本剔除 核偏最小乘法 关键操作量预测 铜转炉吹炼
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基于粒子群-最小二乘法的岩石流变模型参数反演 被引量:11
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作者 罗润林 阮怀宁 朱昌星 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期750-753,共4页
为解决参数数量随加载级数增加而成倍增加,对参数反演带来困难这一问题,在分级加载蠕变模型中,根据粒子群算法和最小二乘法对参数反演的特点,先采用粒子群算法(PSO)对模型参数进行反演得到一个全局次优粒子,再将其作为初始值对模型参数... 为解决参数数量随加载级数增加而成倍增加,对参数反演带来困难这一问题,在分级加载蠕变模型中,根据粒子群算法和最小二乘法对参数反演的特点,先采用粒子群算法(PSO)对模型参数进行反演得到一个全局次优粒子,再将其作为初始值对模型参数进行最小二乘法反演。工程实例表明,粒子群-最小二乘法反演可以很好地应用于分级加载蠕变模型的参数反演。 展开更多
关键词 粒子群算法 最小乘法 参数反演 蠕变模型
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加权最小二乘法与AR组合模型在极移预测中的应用研究 被引量:8
16
作者 张昊 王琪洁 +1 位作者 朱建军 张晓红 《天文学进展》 CSCD 北大核心 2011年第3期343-352,共10页
分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设... 分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设计了3种选权方案,并通过对比,给出了极移X、Y序列各自合适的选权方案。通过实验最终验证了这种新方法对极移预测的精度提高有一定作用,可作为极移预测的一种参考方法;但该方法作为极移预测的一种新的尝试,在选权方案优选时,其物理激发上的理论依据仍需进一步探讨。 展开更多
关键词 极移预测 加权最小乘法 AR模型 权函数
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模型系数的最小二乘法拟合 被引量:9
17
作者 陈广义 吴继周 +1 位作者 董德发 李云富 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期161-165,共5页
本文采用最小二乘拟合方法,对直接由工业电炉测得的非参数模型系数进行数据平滑,并给出程序框图和应用效果比较。
关键词 模型系数 最小乘法 拟合原理
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基于最小二乘法的TD-LTE传播模型校正研究 被引量:12
18
作者 宋媛媛 王萍 +1 位作者 张庆芳 程光军 《电子测量技术》 2015年第1期123-125,130,共4页
基于线性最小二乘法,采用经典的SPM模型,在现有TD-LTE系统的传播模型——COST231-Hata模型的基础上,根据上海市热点地区实测所得的数据进行模型校正和改进,通过校正得到SPM模型的新的模型参数。将新的参数模型与实测数据进行仿真对比和... 基于线性最小二乘法,采用经典的SPM模型,在现有TD-LTE系统的传播模型——COST231-Hata模型的基础上,根据上海市热点地区实测所得的数据进行模型校正和改进,通过校正得到SPM模型的新的模型参数。将新的参数模型与实测数据进行仿真对比和误差分析,看出新的参数模型预测的数据和实测数据更为接近,校正后的误差也在可接受的参考标准误差范围内,校正后SPM模型与当地的环境相匹配。最后给出了校正结果,为TD-LTE网络规划奠定了一定的理论基础,同时为运营商采用无线网络规划软件进行基站的覆盖范围预测提供更为准确的参考模型。 展开更多
关键词 TD-LTE 模型校正 最小乘法 SPM模型
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用于SCR喷氨量模型参数辨识的辅助变量递推最小二乘法 被引量:13
19
作者 侯玉婷 薛建中 +1 位作者 王林 王喆 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第11期75-80,共6页
为了对火电厂选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中喷氨量-出口NOx质量浓度控制对象模型参数进行在线辨识,针对现场有色噪声数据,采用辅助变量对递推最小二乘法进行了改进,构成辅助变量递推最小二乘法,并对含噪声二阶惯性加纯延迟模型参... 为了对火电厂选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中喷氨量-出口NOx质量浓度控制对象模型参数进行在线辨识,针对现场有色噪声数据,采用辅助变量对递推最小二乘法进行了改进,构成辅助变量递推最小二乘法,并对含噪声二阶惯性加纯延迟模型参数进行辨识。同时,结合变回归估计(FMVRE)方法得到最小化损失函数,通过两步辨识得到系统的惯性时间、比例系数及迟延时间。以某350MW机组SCR烟气脱硝系统为对象,采用标准递推最小二乘法和辅助变量递推最小二乘法进行参数辨识。结果表明,辅助变量递推最小二乘法的辨识参数收敛更快,辨识精确度更高,所得模型能够较好地表征实际系统的动态和静态特性。因此,基于辅助变量递推最小二乘法的参数辨识方法可用于SCR烟气脱硝系统控制对象的一类二阶惯性加纯延迟模型参数的在线辨识。 展开更多
关键词 SCR脱硝系统 喷氨量 NOx质量浓度 辅助变量 递推最小乘法 FMVRE方法 损失函数 模型参数辨识
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板形模式识别的GA-BP模型和改进的最小二乘法 被引量:46
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作者 张秀玲 刘宏民 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期29-34,共6页
针对板宽变化时需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务 ,网络学习工作量大 ,网络存在收敛速度慢 ,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题 ,首次建立了以勒让德正交多项式为基模式的只用 6个输入信号、3个输出信号的板形模... 针对板宽变化时需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务 ,网络学习工作量大 ,网络存在收敛速度慢 ,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题 ,首次建立了以勒让德正交多项式为基模式的只用 6个输入信号、3个输出信号的板形模式识别 GA- BP网络模型。该模型不仅结构简单 ,而且物理意义明确 ,识别精度较高 ,解决了板宽变化时神经网络结构形式不变的问题 ,从而实现了板形模式识别的智能化。又提出了基于勒让德正交多项式的板形模式识别最小二乘法 ,该方法简单、实用 ,识别精度较高 ,克服了传统的最小二乘模型板形模式识别的缺点和不足。为板形模式识别提供了两种简便实用的新方法 。 展开更多
关键词 板形 模式识别 勒让德多项式 遗传算法 神经网络 最小乘法 GA-BP模型
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