采用基于递推预报误差算法的分布式神经网络结构建立非线性系统模型 .子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训......

研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用,给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的......

该文介绍了一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的实现方法。将该网络应用于非线性系统模型的仿真试验中取得了良好的效果。文......

本文探讨了神经网络模型及其在计量与测试中的应用.以反传(BP)神经网络为例,详细讨论了神经网络模型结构、学习算法,推导了一种优......

介绍了一种在测量系统中使用的基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计以及实现方法。将该网络应用于测量系统模型的仿真试验取......

根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型,以研究传感器的动态性能,是动态测试的一个重要内容.研究了递归神经网络模型在传......

在轧钢控制系统中，由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀，直接影响带材的板形质量，针对此问题，提出将对角......

测试系统的非线性动态补偿是仪器技术的一个重要方面.采用BP神经网络对测试系统进行动态补偿.BP神经网络的结果决定于网络输入、隐......

将概率神经网络（PNN）引入到隧道变形位移预测中,建立了非线性智能预测模型,并采用递推预报误差（RPE）算法对PNN进行训练。以铜黄高速大......

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身......

采用神经网络进行建模，应用递推预报误差（RPE—reeursive predict error）算法进行网络训练，实现了带钢力学性能预测，仿真结果表明算法的......

在非线性回归分析中，常用的方法有变量代换法和多项式回归法[1]，本文针对上述方法的缺点，介绍了一种递推预报误差算法，并应用于非线性......