介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

应用神经网络建立连铸钢水温度预报模型，重点研究了转炉出钢到中间包浇铸区间的温度变化，确定钢水温降与其影响因素之间的非线性映射关系.本模型能较准确地预报连铸钢水温度

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

3.1 PCSS实验与理论研究现状 3.2 半导体材料的光吸收机理 3.3 高偏置电场下载流子分布规律的实验结论 3.4 高偏置电场下载流子散射机制 3.5 GaAs PCSS的线性物理机制 3.6 GaAs PCSS的非线性物理机制

• 第一节 无线通信系统的组成 • 第二节 无线通信系统中的信号与参数 • 第三节 无线通信射频接收机 • 第四节 无线通信射频发射机 • 第五节 系统噪声及效应 • 第六节 系统非线性及效应 • 第七节 接收机性能指标分析

1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting（提升法） AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释

1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

利用溶胶-凝胶法合成钡钛前驱体,经干燥、焙烧等工艺制备了一系列镧掺杂钛酸钡纳米多晶粉体,利用XRD确定物相及原始晶粒尺寸;通过模式识别中非线性映照及逆映照方法以原始晶粒尺寸作为目标值将试样分为3类,并通过分类图对工艺参数进行设计,按设计结果进行实验验证,获得了预期结果的多晶粉体,说明模式识别的应用有利于克服传统\炒菜式\合成方法的盲目性