为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论, 包括平均指标和变异指标的基本概念、种类以及 各种计算方法,计算和应用平均指标应注意的问 题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的 集中趋势和离散特征,为经济管理服务

4.4.1 编码器 4.4.2 译码器/数据分配器 4.4.3 数据选择器 4.4.4 数值比较器 4.4.5 算术运算电路

本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论,包括平均指标 和变异指标的基本概念、种类以及各种计算方法,计算和应用平均指 标应注意的问题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的集中趋 势和离散特征,为经济管理服务

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算