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为了探索Ｂ－Ｐ网络的参数调整特性,进行了参数α、β的选取对Ｂ－Ｐ算法的收敛速度和模型的稳定性的影响研究。通过Ｂ－Ｐ网络用于气象预测建模的参数调整个例分析表明：参数α、β的取值对Ｂ－Ｐ模型的稳定性无显著影响,但参数值的调整尤其是β值的调整对建整对建模的收敛速度明显的影响。 相似文献
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基于神经网络B—P算法的雹云识别模型及其效果检验 总被引：2，自引：7，他引：2
本文根据成都、内江和泸州等地的雷达回波和部分探空资料，应用神经网络Ｂ－Ｐ算法建立了不同地区的３参数和４参数雹云识别模型，并对模型进行了分析和效果检验。结果表明：该模型不仅能得到较高的拟合率和预报准确率，而且由于Ｂ－Ｐ网络具有自组织，自学习和自适应的能力，与其它方法相比具有一定的优越性。 相似文献
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证明了有序Ｂａｎａｃｈ空间（Ｅ、Ｐ）肿,拟弱收敛（简称ＱＷ收敛）,但不弱收敛序列的存在性,获得了集值增算子的不动点,推广了最近有关结果． 相似文献
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Ｂ－Ｐ神经元网络是一种解决非线性问题的数学模型，我们在暴雨预报中，以它的自学习功能为主线，结合预报员的预报经验，选择有利的气象因子，利用１９８０￣１９９２年的历史气象资料，初步完成了Ｂ－Ｐ神经元预报暴雨的模型。 相似文献
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针对一类在有限时间区间上运行的广义系统,提出了一种初态学习下的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入采用闭环带指数变增益D型学习律.基于算子理论,给出了算法的收敛条件.该算法与闭环D型算法相比,在保证收敛的基础上加快了算法的收敛速度.数值仿真结果说明了该算法的优越性. 相似文献
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给出ＡＲＭＡ序列无条件平方和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ算法的矩阵表达式，并推出该算法收敛的充分条件和误差估计，同时给出一种减小误差的方法。 相似文献
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为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析基于可变分段误差函数的常数模盲均衡算法的基础上,提出了基于动态可变分段误差函数的常数模盲均衡算法.该算法利用均方误差(MSE)来动态调节误差函数的分段点位置,误差函数特性在均衡过程中随着MSE不断变化,使得算法误差模型与发射信号的模型不断匹配,从而具有增加收敛速度和减小稳态误差的特点.分别用混合相位水声信道和最小相位水声信道对提出的新算法进行仿真实验,结果表明:对于混合相位水声信道,新算法的收敛速度明显快于CMA,且具有更小的稳态均方误差;对于最小相位水声信道,新算法的稳态均方误差明显小于CMA,而收敛速度相当. 相似文献
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给出ＡＲＭＡ序列无条件平方和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ算法的矩阵表达式，并推出该算法收敛的充分条件和误差估计，同时给出一种减小误差的方法。 相似文献
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针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用. 相似文献
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用天气雷达回波资料作临近预报的BP网络方法 总被引：6，自引：0，他引：6
讨论了利用ＢＰ模型进行临近预报的方法,并与傅立叶描绘子法作了比较,从而说明了人工神经网络方法用于临近预报是可行的。 相似文献
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四川旱涝震灾害的人工神经网络外推预测 总被引：2，自引：0，他引：2
选取旱，涝，震灾害之间的一步转移概率作为Ｂ－Ｐ人工神经网络训练样本的输入信息，建立了四川旱，涝，震的人工神经网络灾型预测模型。Ｂ－Ｐ网络模型应用于实侧预测结果与用主分量分析法的趋势预测结果精度接近。 相似文献
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人工神经网络在大气环境质量评价中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
应用人工神经网络理论，建立了城市大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型应用于宜宾市１９８５－１９８９年大气环境质量评价结果表明，人工神经网络用于大气环境质量评价是一种新的评价方法。 相似文献
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传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点.将该算法应用于图像字符识别系统中,通过一系列实验优化系统参数之后给出系统识别结果,表明该系统识别具有较高的准确性和鲁棒性. 相似文献