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论文研究-基于RBF神经网络的弱信号DOA估计方法.pdf
提出了一种利用智能学习方式解决强信号条件下弱信号的波达方向估计问题的新方法。通过理论推导发现协方差矩阵的特征值与来波信号功率之间存在一定的关系，将含功率信息的协方差矩阵的特征值加入到含方位信息的协方差矩阵上三角部分共同作为样本特征，构建基于RBF神经网络的弱信号DOA估计模型，解决了现有的智能学习方法难以对强信号条件下弱信号的来波方位估计问题，相比于利用解析计算的方法，本方法不需要已知强信号的来波方位并对其进行干扰抑制，计算量更小、DOA估计精度更高。仿真实验验证了新方法的有效性。
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RBF神经网络对STC柴油机调速系统性能改善研究.pdf
... 很难确定它们最佳的组合，出现切换过程转速波动大、调速效果不理想等问题。为解决上述问题，结合RBF神经网络与传统增量式PID调速系统建立了一种具有自适应功能的径向基神经网络PID（RBF-PID）调速系统，与此同时分别使用增量式PID与RBF-PID两种调速系统对某STC柴油机从1TC切换至2TC状态以及突加速情况进行调速控制模拟。结果表明：当采用RBF-PID调速系统时，STC柴油机切换过程的最大转速波动比增量式PID调速系统下降51%，且回归至稳定 ...
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研究论文-基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析
利用径向基神经网络（RBF神经网络）对异向介质的基本单元进行分析，建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明，该模型所得结果与全波分析相吻合，分析时间为138.465 793 s，训练平方和误差为0.037 487 9，满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性，减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题，解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.
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RBF代码注解及原理总结.rar
对RBF网络代码进行了注释，并详细的描述了RBF的工作原理。针对不同的RBF网络，使用不同的求解过程。各过程中存在的问题均进行了描述。
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神经网络-基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究.pdf
神经网络-基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究.pdf
本帖最后由 MATNIU 于 2013-4-30 16:11 编辑
现在正在学习神经网络，希望大家多指教。想学点基于神经网络的电机故障检测方面的知识。
这一段一直在整理资料，在此跟大家分享一下！
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