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1、結果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡具有實測樣本的自學習功能,對橋梁施工預拱度有較好的精度。
2、概述了智能控制和自學習控制,闡述了迭代自學習控制的基本原理。
3、有關自學習算法的初步實驗結果也在文中給出。
4、神經(jīng)網(wǎng)絡有良好地自學習和自感應能力。
5、本文討論一種新型的自學習控制系統(tǒng)。
6、提出一種具有紅外指令自學習功能的無線智能遙控器的設計方案。
7、并對軋制力自學習系數(shù)層別劃分的方法,依據(jù)和效果做了系統(tǒng)的分析。
8、通過對發(fā)酵過程控制的仿真研究,表明該方法能夠實現(xiàn)自學習的能力。
9、該算法具有自學習和自適應的特點。
10、實驗證明,此控制系統(tǒng)具有較強的自適應性與自學習能力,表明了該方案的正確性與實用性。
11、研究了一種應用于機載火控系統(tǒng)的具有自學習功能的故障診斷系統(tǒng).
12、文中提出了一種具有自學習、自完善功能的入侵監(jiān)測模型,可發(fā)現(xiàn)已知和未知的濫用入侵和異常入侵活動。
13、神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的非線性逼能力和自學習能力。
14、ICMRME的算法基礎設施是一個獨特的自學習的引擎,即使在不完善且有噪聲的場景中,也能夠對文本信息進行分類。
15、盡管神經(jīng)網(wǎng)絡是一類黑箱式的非線性映射,但它具有良好的自學習能力。
16、通過對決策樹分類算法的比較,本文采用C4.5決策樹算法實現(xiàn)自學習模塊。
17、本文通過更深刻和貼切地模擬專家整定控制參數(shù)的啟發(fā)式過程,開發(fā)了一種高級的專家式控制參數(shù)實時自學習算法。
18、本文討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡理論的PID控制,并將其應用于恒溫恒液位控制系統(tǒng),利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力在線整定控制器參數(shù)。
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19、本文應用神經(jīng)元來實現(xiàn)普通多值邏輯控制器,在此基礎上提出了加權因子的自學習算法,并用數(shù)字仿真證明了算法的有效性。
20、該模型可以發(fā)現(xiàn)已知的和未知的濫用入侵和異常入侵活動,具有自學習、自完善功能。
21、不需要檢測器件來檢測運行張力和運行速度,而且連布厚也不需要設置,卷染機控制系統(tǒng)通過自學習能輕松獲得所有參數(shù)。
22、本文提出一種基于自適應預測的無損壓縮方法,該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型自學習的能力,自適應的調整預測器的預測系數(shù)。
23、結果顯示過去一年內(nèi)青少年考試失敗、學習負擔重及升學壓力等來自學習方面的事件發(fā)生頻度較高,應激強度較大。
24、介紹了昆鋼雙機架軋機軋制流程和數(shù)學模型,并在此基礎上詳細討論了模型在線自學習的方法和技巧。
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