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刊名：石油化工高等学校学报
发表时间：2005-01-01
摘要:
针对目前Chebyshev神经网络存在的不足,从算法和网络结构方面进行了综合改进.改进后的Chebyshev神经网络不仅符合生物神经网络的基本特征,算法简单,收敛速度快,而且网络输入可以是任意值,是一种多输入的多层前向神经网络模型,因而扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,并有逼近任意线性和非线性映射的优异特性.用改进的Chebyshev神经网络对城市的家庭用水需求量进行建模和预测.仿真结果表明,改进的Chebyshev神经网络为预测家庭用水需求量提供了一种有效的方法,它不仅具有优良的预测能力,而且在相同精度的前提下,其收敛速度也优于一般的BP网络.
刊名：微型电脑应用
发表时间：2003-01-01
摘要:
本文提出了用Chebyshev神经网络进行传感器参数的实时校正的方法,依据Chebyshev神经网络模型编制的程序可以准确的构造传感器的实际热电函数,且程序具有实时性,实验表明该方案的实时性和精度均能满足实际需要,实用性很强.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2011-09-01
摘要:
针对目前电容层析成像系统图像重建分辨率不高,精确度低的问题,提出了一种新的采用Chebyshev神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法.该神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性.通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果证明该方法能明显改善成像质量,进而证明了该方法的有效性.
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