排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 62 毫秒
1
1.
为了提高了RBF神经网络对于混沌时间序列的预测性能,从相空间重构理论出发,建立RBF神经网络,并且改变RBF神经网络训练参数及训练样本数,以Logistic及Lorenz混沌时间序列进行预测仿真,取得了不错的预测效果。 相似文献
2.
基于双耦合Duffing振子的随机相位正弦信号检测 总被引：2，自引：0，他引：2
首先采用双耦合混沌振子阵列实现了随机相位微弱正弦信号的检测,在此基础上,提出了新的检测方法,即利用单个双耦合混沌振子,通过临界到混沌及周期状态的变化检测随机相位微弱正弦信号并大致估计信号相位范围。该方法比双耦合混沌振子阵列法简单,更易于实现。 相似文献
1