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发表日期

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学科主题

• 天文技术与方法 [1]

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浏览/检索结果: 共10条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 A General Framework for Nonparametric Identification of Nonlinear Stochastic Systems 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2021, 卷号: 66, 期号: 6, 页码: 2449-2464 作者:  Zhao, Wenxiao   |  收藏  |  浏览/下载：93/0  |  提交时间：2021/10/26 Convex optimization  nonlinear autoregressive systems with exogenous inputs (NARX)  nonparametric  identification  stochastic approximation  strong consistency   南极天文光学望远镜智能化除霜方法的研究 学位论文  OAI收割 硕士, 北京: 中国科学院大学, 2019 作者:  冯晴晨   |  收藏  |  浏览/下载：307/0  |  提交时间：2019/07/25 南极天文光学望远镜  镜面除霜  智能预测  NARX 神经网络  MATLAB   脉动风作用下经纬仪保护窗口镜面波像差预测 期刊论文  OAI收割 科学技术与工程, 2017, 页码: 203-207 作者:  赵晓东;  王晶   |  收藏  |  浏览/下载：24/0  |  提交时间：2018/04/09 脉动风速  Ar模型  有限元分析  Narx神经网络   Adaptive Inverse Control of Cable-Driven Parallel System Based on Type-2 Fuzzy Logic Systems 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, 2015, 卷号: 23, 期号: 5, 页码: 1803-1816 作者:  Wang, Tiechao;  Tong, Shaocheng;  Yi, Jianqiang;  Li, Hongyi 收藏  |  浏览/下载：22/0  |  提交时间：2015/11/12 Adaptive inverse control  cable-driven parallel system  fuzzy nonlinear autoregressive exogenous (NARX) model  type-2 fuzzy logic systems   基于多源知识的二型模糊系统设计及其控制方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者:  王铁超 收藏  |  浏览/下载：76/0  |  提交时间：2015/09/02 二型模糊逻辑系统  多源知识  最小二乘法  积极集法  遗传算法  NARX模型  逆控制  type-2 fuzzy logic system  multi-source knowledge  least squares algorithm  active-set algorithm  genetic algorithm  NARX model  inverse control   Inverse control of cable-driven parallel system based on type-2 fuzzy logic and multi-source knowledge (EI CONFERENCE) 会议论文  OAI收割 International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, IWACIII 2011, November 19, 2011 - November 23, 2011, Suzhou, China 作者:  Li C.;  Li C.;  Li C. 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2013/03/25 In this paper  we realize the control of cable-driven parallel system via a type-2 fuzzy inverse control method based on its multi-source knowledge which includes heuristics  prior knowledge and data information. A fuzzy inverse controller is interval type-2 fuzzy NARX model which is identified via the multi-source knowledge. Experiment results show the control method is practical and excellent.   Nonparametric approach to identifying NARX systems 期刊论文  OAI收割 JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE & COMPLEXITY, 2010, 卷号: 23, 期号: 1, 页码: 3-21 作者:  Song, Qijiang;  Chen, Han-Fu   |  收藏  |  浏览/下载：20/0  |  提交时间：2018/07/30 alpha-mixing  geometrically ergodic  Markov chains  NARX  nonparametric  recursive estimate  stochastic approximation  strongly consistent   基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算 期刊论文  OAI收割 地球科学进展, 2009, 期号: 7, 页码: 756-768 柴琳娜; 屈永华; 张立新; 梁顺林; 王锦地 收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2015/01/05 时间序列  叶面积指数  数据融合  NARX神经网络  MODIS  VEGETATION   基于人工神经元网络的非线性模型预测控制方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008 作者:  李会军 收藏  |  浏览/下载：103/0  |  提交时间：2015/09/02 模型预测控制  NARMAX模型  BP神经网络  NARX神经网络  二次规划算法  序列二次规划算法  遗传算法  Model Predictive Control  NARMAX Model  BP Neural Network  NARX Neural Network  Quadratic Programming Algorithm  Sequential Quadratic Programming Algorithm  Genetic Algorithm   Study of adaptive inverse control to stale platform (EI CONFERENCE) 会议论文  OAI收割 International Conference on Computer Science and Software Engineering, CSSE 2008, December 12, 2008 - December 14, 2008, Wuhan, Hubei, China 作者:  Li Y.;  Li Y.;  Li Y.;  Li Y. 收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2013/03/25 Stable platform is a complicated nonlinear system. The common PID control can not meet the requirement of high precision and fast response. The adaptive inverse control was introduced in the system of stable platform. Based on it  the system utilize its character of open circle to improve system capability. In the model building to object model and object inverse model  the NARX network is used. The algorithm uses the least square method instead of least square(LMS) to identify the parameters and design the control. The simulation results show several advantages of this control strategy  such as sensitive response  non-overshoot  good anti-disturbance  and minimal stable error  and showed dynamic/static performance was superior to those of conventional PID method. 2008 IEEE.