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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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47 篇 专利
8 篇 期刊文献
4 篇 会议
3 篇 学位论文
1 篇 成果

馆藏范围

63 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

13 篇 工学
- 6 篇 软件工程
- 4 篇 计算机科学与技术...
- 3 篇 机械工程
- 3 篇 控制科学与工程
- 3 篇 交通运输工程
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 矿业工程
- 2 篇 环境科学与工程（可...
- 1 篇 力学（可授工学、理...
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 测绘科学与技术
- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 安全科学与工程
4 篇 理学
- 2 篇 数学
- 1 篇 地质学
- 1 篇 生态学
4 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 公共管理
1 篇 教育学
- 1 篇 体育学
1 篇 农学
- 1 篇 农业资源与环境

主题

16 篇 非线性神经网络
2 篇 方案辨识
2 篇 半主动悬架
2 篇 自适应控制
2 篇 采矿方法
2 篇 忆阻器
2 篇 联想记忆
2 篇 时滞
1 篇 数据融合定位算法
1 篇 全局指数稳定性
1 篇 俯冲增生楔
1 篇 lyapunov稳定性
1 篇 复杂条件
1 篇 多孔吸声材料
1 篇 混合传感器阵列
1 篇 自适应理论
1 篇 半主动悬挂
1 篇 成藏模式
1 篇 指数收敛速度
1 篇 电子技术

机构

7 篇 上海交通大学
5 篇 东南大学
4 篇 南京理工大学
2 篇 北京科技大学
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 中国石油天然气股...
2 篇 同济大学
2 篇 西北工业大学
2 篇 重庆工商大学
2 篇 中国矿业大学
2 篇 电子科技大学
2 篇 中国科学院工程热...
2 篇 合肥工业大学
2 篇 湖北理工学院
2 篇 西安科技学院
1 篇 海南科技职业学院
1 篇 武汉颐光科技有限...
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 上海电力新能源发...
1 篇 中国石油股份有限...

作者

7 篇 王昕
5 篇 黄淼
4 篇 赵春明
4 篇 沈弘
2 篇 袁清秋
2 篇 黄岩军
2 篇 王其东
2 篇 刘杰
2 篇 曹光胜
2 篇 丁怀宇
2 篇 孙嘉娴
2 篇 庚琪
2 篇 武凡皓
2 篇 徐盼娟
2 篇 李斌
2 篇 陈旭东
2 篇 谭湘敏
2 篇 陈玉博
2 篇 李小俚
2 篇 姚志凯

语言

63 篇 中文

检索条件"主题词=非线性神经网络"

共 63 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

基于深度学习的IRS反射图样和信道估计的联合设计方法

基于深度学习的IRS反射图样和信道估计的联合设计方法

引用

作者：沈弘李至诚赵春明 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种基于深度学习的IRS反射图样和信道估计联合设计方法，该方法针对智能反射表面辅助的无线通信系统，包括如下步骤：(1)生成训练非线性神经网络所需要的训练数据集；(2)搭建非线性神经网络，利用步骤(1)生成的训练数据集... 详细信息

标准号: CN113162876B

本发明公开了一种基于深度学习的IRS反射图样和信道估计联合设计方法，该方法针对智能反射表面辅助的无线通信系统，包括如下步骤：(1)生成训练非线性神经网络所需要的训练数据集；(2)搭建非线性神经网络，利用步骤(1)生成的训练数据集联合训练所述非线性神经网络，得到智能反射表面反射图样和信道估计；(3)基站将步骤(3)训练得到的反射图样发送给智能反射表面并进行配置；(4)基站采用步骤(3)训练得到的信道估计非线性神经网络进行在线信道估计。相对于传统的信道估计方法，本发明能够在同等信道估计精度前提下显著降低导频的开销，并且本发明在线计算复杂度较低，利于工程实现。

关键词：信道估计非线性神经网络反射表面图样反射训练数据集基站智能无线通信系统工程实现在线计算传统的辅助的复杂度导频联合配置学习

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基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法

基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法

引用

作者：姚行艳李勇李川陈旭东刘杰陈志强白云喻其炳王晓丹 400067 重庆市南岸区学府大道19号

本申请公开了一种基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法，包括以下步骤：通过智能控制理论中的非线性神经网络方法对电磁阀式减振器的输入模糊变量，即减振平台的垂直振动加速度和垂直振动速度，输出模糊变量，即阻尼力系... 详细信息

标准号: CN106527124B

本申请公开了一种基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法，包括以下步骤：通过智能控制理论中的非线性神经网络方法对电磁阀式减振器的输入模糊变量，即减振平台的垂直振动加速度和垂直振动速度，输出模糊变量，即阻尼力系数的隶属度函数进行深度优化。最后通过此控制内核对电磁阀式减振器进行实时控制。本发明解决了电磁阀式减振器复杂的非线性特性问题，在兼顾乘坐舒适性和操作稳定性的同时，可以提减振效果、改善机动车的行驶性能，延长机动车的使用寿命。其能够方便地应用到各种机动车的半主动悬架系统上。

关键词：电磁阀式减振器机动车垂直振动半主动悬架系统非线性神经网络神经模糊控制器输入模糊变量智能控制理论操作稳定性乘坐舒适性非线性特性隶属度函数减振平台减振效果模糊变量深度优化实时控制使用寿命行驶性能阻尼力内核输出申请应用

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基于递归神经成分分析的混合动力汽车故障检测方法

基于递归神经成分分析的混合动力汽车故障检测方法

引用

作者：楼志江李嘉豪郝伟臣卢山 518055 广东省深圳市南山区深圳职业技术大学西丽湖校区

基于递归神经成分分析的混合动力汽车故障检测方法，首先，基于递归神经网络构建一个非线性神经网络，并采用神经成分分析，确定新的基于神经网络的混合动力汽车故障过程监测算法，进而得出混合动力汽车的具体故障，具体包括离线训练、... 详细信息

标准号: CN117350327A

基于递归神经成分分析的混合动力汽车故障检测方法，首先，基于递归神经网络构建一个非线性神经网络，并采用神经成分分析，确定新的基于神经网络的混合动力汽车故障过程监测算法，进而得出混合动力汽车的具体故障，具体包括离线训练、在线测试两个总步骤。本发明采用RNCA算法对混合动力汽车动力系统进行故障检时，不需要了解动力系统的具体模型，只需要获得动力系统的离线和测试数据即可。RNCA通过构建NCA网络解决了故障检测中的非线性难题，同时保留了PCA的优点，此外，RNCA比常用的核函数的方法计算量更低。RNCA通过增加循环结构解决了故障检测中的动态难题，为混合动力汽车的技术发展起到了有利技术支持。

关键词：混合动力汽车故障检测成分分析动力系统构建混合动力汽车动力系统非线性神经网络递归神经网络神经测试数据故障过程技术发展技术支持监测算法离线训练神经网络循环结构在线测试核函数计算量递归离线算法保留网络

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一种基于模型信息辅助多智能体的配电网潮流计算方法

一种基于模型信息辅助多智能体的配电网潮流计算方法

引用

作者：叶洪兴翟亚东徐扬毛王清林光亮王秀茹 223800 江苏省宿迁市宿城区发展大道2481号

本发明涉及一种新的模型信息辅助多智能体的配电网潮流计算方法，用于在配电网络出现故障等突发事件时及时给出优化调度策略。本发明旨在使用非线性神经网络和适当的模型信息来逼近和校正系统出现突发事件的解决方案。本发明主要用于解... 详细信息

标准号: CN116191441A

本发明涉及一种新的模型信息辅助多智能体的配电网潮流计算方法，用于在配电网络出现故障等突发事件时及时给出优化调度策略。本发明旨在使用非线性神经网络和适当的模型信息来逼近和校正系统出现突发事件的解决方案。本发明主要用于解决电力系统出现故障时最优潮流的计算，主要包括两个阶段，分别为利用模型信息对电力网络进行区域划分和利用分区结果结合多智能体得到电力系统出现故障时的最优解；本发明设计了针对电力网络的分区方法，构建基于物理模型与深度学习的学习框架，解决传统OPF算法在大型网络求解缓慢等问题，实验已在IEEE69和IEEE141系统上进行了测试，在准确性可接受的情况下，计算速度是传统算法的几十到几百倍。

关键词：模型信息电力网络电力系统多智能体突发事件非线性神经网络配电网潮流计算基于物理模型优化调度策略传统算法大型网络分区结果配电网络校正系统可接受最优解求解构建算法逼近分区测试学习潮流

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一种基于多模态学习的一氧化碳中毒迟发性脑病预测方法

一种基于多模态学习的一氧化碳中毒迟发性脑病预测方法

引用

作者：邱航杨萍王利亚周德嘉胡智栩 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明属于医疗信息技术领域，尤其涉及一种基于多模态学习的一氧化碳中毒迟发性脑病预测方法，通过结合贝叶斯网络结构学习算法和医生建议，构建特征依赖图；基于特征依赖图，构建图嵌入前馈神经网络，将特征间的依赖关系集成到神经网... 详细信息

标准号: CN114795114B

本发明属于医疗信息技术领域，尤其涉及一种基于多模态学习的一氧化碳中毒迟发性脑病预测方法，通过结合贝叶斯网络结构学习算法和医生建议，构建特征依赖图；基于特征依赖图，构建图嵌入前馈神经网络，将特征间的依赖关系集成到神经网络结构中，以得到结构化特征的向量表示；并设计特征融合结构，获取融合多模态信息后的向量表示，并将该向量输入到非线性神经网络层，最终得到一氧化碳中毒患者是否会发生迟发性脑病的预测结果。本发明充分融合多模态的诊疗信息，应用于早期预测时，仅需要结构化的数据作为模型输入，因此一定程度上降低了实际应用中预测模型对多模态数据完整性的需求，解决了在数据缺失的情况下无法实现准确预测的问题。

关键词：特征依赖向量表示多模态构建融合一氧化碳中毒迟发性脑病非线性神经网络前馈神经网络神经网络结构一氧化碳中毒医疗信息技术多模态数据多模态信息结构化特征模型输入设计特征数据缺失网络结构学习算法医生建议依赖关系预测结果预测模型早期预测诊疗信息贝叶斯迟发性结构化预测向量脑病嵌入应用学习

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边缘学科分支最新动向

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中国无线电电子学文摘 1995年第6期11卷 123-127页

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基于多刚体模型的汽车半主动悬架智能控制研究

基于多刚体模型的汽车半主动悬架智能控制研究

引用

第三届全球智能控制与自动化大会

作者：王其东赵韩陈无畏王启瑞合肥工业大学机械与汽车工程学院(合肥)

该文在分析了汽车传统动力学模型不足的基础上，建立了汽车多刚体动力学模型，提出了基于神经网络的自适应控制策略，设计了神经辨识器和控制器。仿真计算和台架试验结果都表明，神经网络自适应控制的半主动悬架具有明显的减振效果。

关键词：半主动悬架多刚体动力学非线性神经网络自适应控制汽车悬架

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我国优秀青少年男子投掷运动员体能特征研究

我国优秀青少年男子投掷运动员体能特征研究

引用

第十三届全国体育科学大会

作者：赵可伟国家体育总局体育科学研究所

研究目的:在青少年时期进行系统的运动训练能够促进青少年运动员运动项目专项能力的发展,并表现出专项体能特征。本研究的目的是通过人体形态学测量和运动能力测试对来自四个不同投掷项目的 14-17岁男子运动员进行区分,以验证不同项目... 详细信息

研究目的:在青少年时期进行系统的运动训练能够促进青少年运动员运动项目专项能力的发展,并表现出专项体能特征。本研究的目的是通过人体形态学测量和运动能力测试对来自四个不同投掷项目的 14-17岁男子运动员进行区分,以验证不同项目的运动员是否表现出符合各投掷项目专项需求的身体形态和体能特征。研究方法:本研究选取了我国30多所省市体育学校的348名14至17岁的四个不同项目的优秀男子投掷运动员作为研究对象,其中铅球155人、链球35人、铁饼116人、标枪148人。所有运动员每周训练6天,周训练时间为18小时。参与者完成了2项形态学测量(身高、体重,计算了BMI),12项体能测试(立定跳远、三级跳远、引体向上、平板支撑、坐位体前屈、30m冲刺跑、60m跑、药球前抛、药球后抛、六边形跳、单腿站立、2000m跑),并使用四个项目的原地专项投掷(原地推铅球、原地旋转投掷链球、原地掷铁饼、原地掷标枪)对四个项目运动员的专项投掷表现进行了测量。所有数据都用SPSS进行分析,统计学意义设定为p≤0.05。由于参与研究的青少年运动员测试表现随着年龄的增长而系统地增加(14-17岁),因此在所有预测因素的结果中通过线性回归分析将日历年龄(以月为单位)进行了部分化处理,以避免后续分析中的混淆效应。在线性回归分析中,测试结果作为因变量,年龄(以月为单位)作为自变量。为了对不同预测因素进行比较,回归的残差通过z值标准化。使用与专项原地投掷表现的二元相关性确定3项形态和12项体能指标的同时效度。采用线性判别分析(DA)和非线性神经网络(MLP)对运动员进行统计分类,确定3项形态和12项体能指标的判别效度。在两个分类程序中,4种不同投掷项目作为因变量,测试结果作为自变量。使用"留一法"进行交叉检验。对于MLP分析,创建了三个子集,用于(1)训练,(2)预测模型的验证,以及(3)被排除的案例(测试样本)的最终分类。随后,用所有案例的70%训练MLP,20%用于验证训练后的网络。最后,对剩余10%的案例的测试样本进行分类计算。两种方法的分类质量用正确命中的比例来表示,也被归类为在自己的投掷项目中被指定为真阳性的运动员的百分比。其目的是找出在四个投掷项目中,哪些人体测量学和体能特征是最相关的,并允许优先考虑每个投掷项目最相关的运动员特征。研究结果:双变量相关分析显示,形态测量的同时效度为低到中等,12项体能指标的测试与投掷成绩的同时效度为中等到大,并且这些指标测试的标准有效性在四个投掷项目中是不同的。(1)铅球:在人体测量和体能测量的逐步DA中显示,青少年铅球运动员与其他所有田径投掷运动员的最大区别在于更好的药球后抛表现(判别系数=0.92)和更高的BMI(判别系数=0.44)。另一方面,铅球运动员在药球前抛(判别系数=-0.77)和60米跑(判别系数=0.40)以及单腿站位(判别系数=-0.27)方面表现较差。在非线性MLP分析中,将铅球运动员与所有其他投掷运动员区分开来的最相关的运动测试是药球前抛(97.6%)和药球后抛(90.7%)。(2)链球:逐步DA显示,链球运动员与其他三个投掷项目运动员的区别主要在于较低的三级跳表现(判别系数=0.88)和较低的平板支撑(判别系数=0.87),但坐位体前屈表现比其他项目的运动员好(判别系数=-0.54)。非线性MLP分析中显示三级跳远能明显区别链球运动员(94.3%)。链球运动员在敏捷性(73.8%)和BMI(51.0%)方面优于其他投掷运动员。(3)铁饼:在铁饼投掷项目中,逐步DA显示铁饼运动员三级跳(判别系数=0.78)和药球后抛表现(判别系数=0.67)优于其他投掷运动员。另一方面,铁饼投掷者在引体向上测试中表现出较低的臂力耐力(判别系数=-0.38)。非线性MLP分析证实了DA的结果,特别是在敏捷性测试(85.9%)、药球向后投掷测试(80.9%)以及三级跳测试(73.8%)中,显示出与其他项目运动员的显著性差异。(4)标枪:逐步DA显示标枪运动员有更好的药球前抛表现(判别系数=0.62),更低的BMI(判别系数=-0.54),在引体向上中也有更好的臂力(判别系数=0.48),在60米跑中也有更好的冲刺表现(判别系数=0.31),单腿站立表现(判别系数=0.26)也比其他项目的投掷者的对比组要高。标枪运动员在立定跳远(判别系数=-0.43),药球后抛(判别系数=-1.03)方面不如其他项目的运动员。非线性MLP分析显示标枪运动员具有较差的药球后抛表现(92.8%),较低的BMI(86.0%),较好的60米跑成绩(79.3%),以及引体向上测试中高于平均水平的臂力(55.0%)。研究结论:本研究结果表明,对于14-17岁的男子投掷运动员,无论使用何种分类方法,在通用人体测量和运动表现测试中的差异都能根据个人运动项目区

关键词：青少年运动员投掷线性判别分析非线性神经网络体能

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一种数据驱动的舰载火箭炮发射装置最优跟踪控制方法

一种数据驱动的舰载火箭炮发射装置最优跟踪控制方法

引用

作者：马倩金鹏徐胜元 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

本发明公开了一种数据驱动的舰载火箭炮发射装置最优跟踪控制方法，将基于神经网络的非线性内模和自适应动态规划相结合，得到了近似最优的前馈‑反馈复合控制器设计方法，分为两个步骤：①利用输出调节及神经网络理论，构造非线性神经... 详细信息

标准号: CN114114905B

本发明公开了一种数据驱动的舰载火箭炮发射装置最优跟踪控制方法，将基于神经网络的非线性内模和自适应动态规划相结合，得到了近似最优的前馈‑反馈复合控制器设计方法，分为两个步骤：①利用输出调节及神经网络理论，构造非线性神经网络内模，重构输出调节方程的稳态解，并获得前馈控制器；②利用内模重构的稳态解将最优输出调节问题转换为最优镇定问题，然后引入自适应动态规划算法，通过算法迭代获得近似的最优反馈控制器。本发明仅依赖于舰载火箭炮发射装置的输入‑状态数据便可得到近似最优控制器；引入非线性内模，不仅可以处理系统内部的参数不确定，同时还可抵御外部海浪等非线性的扰动对于发射装置的影响，实用性更强、应用范围更广。

关键词：内模输出调节火箭炮发射装置自适应动态规划近似稳态解发射装置非线性神经网络神经网络理论反馈控制器复合控制器前馈控制器最优控制器处理系统跟踪控制神经网络数据驱动算法迭代问题转换状态数据重构的扰动引入前馈算法重构海浪反馈外部应用

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一种基于方位角灵敏度分析的光学散射测量方法

一种基于方位角灵敏度分析的光学散射测量方法

引用

作者：黄东栋郭春付李伟奇张传维刘世元王瑞李雄夏小荣王小康 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区金融港四路10号6号楼(自贸区武汉片区)

本发明提供一种基于方位角灵敏度分析的光学散射测量方法，包括：从标样测量光谱中选取一组光谱，基于LM非线性回归方法提取结构参数；利用局部灵敏度分析方法求出所有波长点对应的穆勒所有点位对方位角的灵敏度S；基于灵敏度S对多个标... 详细信息

标准号: CN117038488A

本发明提供一种基于方位角灵敏度分析的光学散射测量方法，包括：从标样测量光谱中选取一组光谱，基于LM非线性回归方法提取结构参数；利用局部灵敏度分析方法求出所有波长点对应的穆勒所有点位对方位角的灵敏度S；基于灵敏度S对多个标样的测量光谱进行修正，将每一个标样修正光谱与对应的结构参数构成训练集，训练出一个光谱与结构参数的映射模型；对待测光谱进行修正，基于映射模型得到对应的结构参数。本发明通过方位角灵敏度分析来对测量光谱进行修正，然后通过非线性神经网络机器学习方法训练出从光谱到结构参数的模型来求解结构参数，从而解决了其他机器学习过拟合问题，也解决了直接通过LM非线性回归求解无法处理的系统噪声问题。

关键词：光谱结构参数方位角标样修正非线性回归灵敏度分析映射模型测量灵敏度求解非线性神经网络局部灵敏度方法提取机器学习其他机器散射测量系统噪声训练集波长点位拟合分析学习

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