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摘要:
利用RBF神经网络分析方法对一个数据序列的两端加以延拓,分别得到两个附加的极大值点和极小值点,然后利用三次样条函数将附加的极值点与原时间序列的极值点连接起来,拟合出原始数据序列的上下包络线,实现了准确的EMD分解,较好地解决了其边界问题.
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反向传播法
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非线性系统建模
基于广义径向基函数的神经网络分类预测
神经网络
径向基函数
分类预测
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 应用径向基函数神经网络处理EMD方法中的边界问题
来源期刊 华中科技大学学报(城市科学版) 学科 工学
关键词 EMD方法 RBF神经网络 端点延拓 边界问题
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4,13
页数 5页 分类号 TU18|TN911.7
字数 4511字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0985.2006.04.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 瞿伟廉 武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室 213 4022 35.0 52.0
2 程磊 武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室 4 49 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (16)
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参考文献  (9)
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研究主题发展历程
节点文献
EMD方法
RBF神经网络
端点延拓
边界问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
土木工程与管理学报
双月刊
2095-0985
42-1816/TU
大16开
武汉珞瑜路1037号
870150-6
1983
chi
出版文献量(篇)
2673
总下载数(次)
4
总被引数(次)
28264
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导