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   模糊rbf神经网络 的翻译结果: 查询用时:0.483秒
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模糊rbf神经网络     
相关语句
  fuzzy rbf neural network
     A Study of the T S Fuzzy RBF Neural Network
     T-S型模糊RBF神经网络的结构研究
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     A Study of the Fast Learning Algorithm of the T S Fuzzy RBF Neural Network
     T-S型模糊RBF神经网络快速学习算法
短句来源
     Fuzzy RBF Neural Network Based Function Approximation
     基于模糊RBF神经网络的函数逼近
短句来源
     Nonlinear Filtering Based Fuzzy RBF Neural Network
     基于模糊RBF神经网络的非线性滤波
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     A Smith Predictor Based on Fuzzy RBF Neural Network
     一种基于模糊RBF神经网络的Smith预估器
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  fuzzy rbf network
     On the T-S Fuzzy RBF Network Multi-variable Adaptive Controller
     T-S型模糊RBF神经网络多变量自适应控制器的研究
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     The online identification of the Smith estimator′s parameters is applied to the control system for the MIMO fuzzy RBF network and Smith controller for MIMO fuzzy RBF network is constructed.
     将多变量系统的Smith预估器参数的在线辨识方法的研究结果运用到多变量模糊RBF神经网络控制系统中 ,构造多变量模糊RBF神经网络Smith预估控制器 .
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     Application of Fuzzy RBF Network in Constructing Knowledge Base of Expert System
     模糊RBF神经网络在专家系统知识库建立中的应用
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     Simulation results show that the general fuzzy RBF network has the ability to approximate arbitrary nonlinear function with an arbitrary degree of accuracy, and the learning algorithm presented is effective and feasible.
     仿真结果验证了广义模糊 RBF神经网络模型具有良好的函数逼近能力 ,所提出的学习算法是可行和有效的
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     A fuzzy RBF network is used to approximate both the action function of Actor and the value function of Critic simultaneously.
     采用一个模糊RBF神经网络同时逼近A ctor的动作函数和C ritic的值函数,解决状态空间泛化中易出现的“维数灾”问题.
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  fuzzy rbf networks
     Generalized Fuzzy Inference and Generalized Fuzzy RBF Networks
     广义模糊推理与广义模糊RBF神经网络
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     Adaptive Fuzzy RBF Networks Learning for Autonomous Multi-robots
     自适应模糊RBF神经网络的多智能体机器人强化学习
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  “模糊rbf神经网络”译为未确定词的双语例句
     Uncertainty robot fuzzy adaptive control based on fuzzy RBF ueural network self-learning
     基于模糊RBF神经网络自学习的不确定机器人模糊自适应控制
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     RBF Fuzzy Neural Network in Boiler's Water Control
     模糊RBF神经网络在锅炉水位控制中的应用
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     Ultra Precision Positioning Control Based on Fuzzy Neural Network
     基于模糊RBF神经网络的超精密定位系统
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     Design a Multivariable Adaptive Fuzzy Controller by Fuzzied Radial Basis Function Network Simplified Model
     用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器
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     Secondly, on the basis of Fuzzy logic theory, a novel Fuzzy Radial Base Function neural network and its training algorithm were presented.
     同时在引入模糊理论的基础上,给出了一种应用于复合材料结构健康监测的新型模糊RBF神经网络模型,并在前人的工作基础上改进了网络的训练算法,编制了模糊RBF神经网络的程序;
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例句
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  fuzzy rbf network
Recognition of Identifiers from Shipping Container Images Using Fuzzy Binarization and Enhanced Fuzzy RBF Network
      
This paper also proposes an enhanced fuzzy RBF network that adapts the enhanced fuzzy ART network for the middle layer.
      


A new type of Takagi Sugeno (T S) fuzzy radial basis function (RBF) in neural network is presented. A fuzzy optimum cluster algorithm in the input space is discussed. The simulation results show that the T S fuzzy RBF neural network approximates nonlinear function with any multi variable with any degree of accuracy, verifying the cluster algorithm being effective and available.

提出T-S型模糊RBF神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法.仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明T-S型模糊RBF神经网络可逼近任意多变量非线性函数.

Based on the analyses of the fuzzy optimum cluster algorithm in the input space, the authors find that a drawback of the algorithm is time consuming and computationally expensive. For the on line desire of multi variable control system, a fast learning algorithm is presented based on the model cluster in the output space. The simulation results show that the fast learning algorithm can meet any given identification accuracy and can save the operation time.

针对T-S型模糊RBF神经网络输入空间模糊最优聚类算法运算量大、运算速度低的缺点,提出基于输出空间模式聚类的快速学习算法,以满足多变量系统实时性要求.仿真结果表明该快速学习算法不仅可以达到要求的辨识精度,而且可有效地提高运算速度

A new type of Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy radial basis function (RBF) neural network was proposed and applied to multi-variable control. The cluster algorithm of parameters and structure of the network and the online self-learning algorithm were also discussed. Simulation results indicate that these algorithms are effective and the T-S fuzzy RBF network controller has good adaptability.

提出TS型模糊RBF神经网络模型,并将该网络模型应用于多变量控制系统,构成多变量自适应控制器.同时对网络结构和参数的学习算法及网络参数的在线自学习算法进行研究.仿真结果表明本文提出的学习方法是有效的,该多变量控制器具有良好的自适应控制能力

 
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