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宋文忠

作品数:154 被引量:1,182H指数:18
供职机构:东南大学自动化学院自动化研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学电气工程机械工程更多>>

文献类型

  • 127篇期刊文章
  • 25篇会议论文
  • 1篇科技成果

领域

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  • 26篇理学
  • 17篇电气工程
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主题

  • 32篇神经网
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  • 10篇线性系
  • 10篇模糊神经
  • 10篇模糊神经网络
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  • 10篇滑模
  • 10篇滑模控制
  • 10篇非线性系统
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机构

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作者

  • 153篇宋文忠
  • 27篇达飞鹏
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  • 11篇计国君
  • 9篇赵正义
  • 9篇李奇
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  • 5篇蒋国平

传媒

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年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
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  • 4篇2006
  • 14篇2005
  • 11篇2004
  • 6篇2003
  • 8篇2002
  • 13篇2001
  • 10篇2000
  • 9篇1999
  • 16篇1998
  • 16篇1997
  • 10篇1996
  • 9篇1995
  • 4篇1994
  • 2篇1993
  • 5篇1992
  • 1篇1991
  • 2篇1990
154 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法被引量:10
2005年
提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法.RON在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想,使网络能根据最近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化,从而使RBF网既能在线适应对象的变化,又能使网络规模维持在较小水平,并保证了网络的泛化能力.使用滑动窗口技术使RON对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛.三个标准例子演示了算法的有效性.
魏海坤宋文忠李奇
关键词:RBF网泛化能力非线性系统
混沌同步的变结构控制被引量:7
2001年
提出一种实现混沌同步的变结构控制方法。通过对 L orenz混沌系统的理论研究和数字仿真 。
陈从颜宋文忠
关键词:混沌变结构控制鲁棒性
基于时延Petri网的DEDS的代数模型
1995年
用一种新的算子建立了结构无竞争时延Petri网和资源分配型时延Petri网的动态方程,为该类系统的分析和控制提供了研究工具。
赵正义宋文忠
关键词:PETRI网代数模型
新型微量滴汞仪
2000年
冷护基宋文忠张传海季馨卢玉明
关键词:荧光灯生产线
一种计算性能指标对路径概率灵敏性的新方法被引量:3
1992年
本文提出了应用全状态摄动分析直接计算对路径概率的灵敏性,推导了路径变化时摄动的产生规则,给出了两个数值例子,实验结果验证了这一方法的有效性和准确性。
汪自勤宋文忠冯纯伯
一种快速有效的模型优化降阶方法
1989年
本文提出了一种借助于辨识的无稳态偏差的优化降阶方法,与文献[1]、[5]、[6]等相比,该方法具有精度高,计算量小,使用灵活等优点。
宋文忠姜昌金
关键词:系统模型目标函数
模糊集值产生式系统的启发式图搜索算法被引量:2
1996年
首先提出了模糊集值产生式系统的概念,然后运用三角范算子,得到了模糊集值产生式系统的启发式算法。
曹文明胡克定宋文忠
关键词:产生式系统启发式算法人工智能
基于凸四边形曲率的三角剖分优化准则被引量:2
2005年
由3D散乱点集构造三角剖分在曲面造型中有着十分重要的作用,而剖分所采用的优化准则决定了最终的剖分结构。从曲率这一曲面内在特性入手,提出了一种空间凸四边形的曲率估计算法,据此还提出了一种新的基于该曲率的优化准则,即一种曲率最小优化准则,并通过一个例子详细地将这一新的优化准则与几种常用的优化准则做了比较,实验结果的分析表明,运用该优化准则得到的三角剖分具有较好的几何特性,在曲面重构和曲面设计等方面有很好的实用价值。
张永春达飞鹏宋文忠
关键词:三角剖分曲率散乱点曲面重构曲面造型凸四边形
径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法被引量:45
1998年
从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发,给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法.该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现.把RBF网络用于非线性系统在线辨识,仿真结果显示了本文方法的有效性.
汪小帆王执铨宋文忠
关键词:神经网络学习算法
神经网络的泛化理论和泛化方法被引量:162
2001年
泛化能力是多层前向网最重要的性能 ,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点 .文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果 .对泛化理论 ,重点讲述神经网络的结构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响 ;对泛化方法 ,则在介绍每种泛化方法的同时 ,尽量指出该方法与相应泛化理论的内在联系 .
魏海坤徐嗣鑫宋文忠
关键词:神经网络泛化能力泛化方法
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