简介：利用自适应最优加权随机汇池网络对随机参数估计进行了理论和实验分析。将随机噪声优化的随机汇池网输出向量进行最优线性加权优化,给出了具有任意节点数目的随机汇池网络最优权向量以及估计信号与真实信号之间均方误差表达式。同时,在实际信号处理任务中,待估参数和噪声的统计信息经常是未知的,本文给出了基于观测数据的最优权向量和均方误差近似估计算法。理论和实验都验证了随机噪声对于随机汇池网络的优化能力,也展现了自适应最优加权随机汇池网络良好的估计性能。
简介：对最优加权随机汇池网络的自适应算法进行研究,以均方误差作为随机汇池网络输出性能评价指标,推导了最小均方(LMS)和Kalman-LMS算法的递归表达式,并应用到输入信号方差发生改变的非稳态情况中,结果表明两种自适应算法都能够迭代收敛到权的最优解。与LMS算法相比,Kalman-LMS算法不仅收敛速度快,而且权均方偏差每一步都是最优的,在网络节点的个数较少时,Kalman-LMS算法能够获得更小的均方误差,而随着网络节点的个数增加,两种自适应算法得到的均方误差趋于一致。
简介：摘要石油化工类具有一定的危险性，在建造石油化工池一定要严格把控质量，发生石油化工池类结构裂渗有很多种原因。可能是石油化工池在建造的时候，质量不过关，也可能是地基发生改变、裂缝的宽度不适合等原因，引起结构裂渗。只有找到石油化工池类结构裂渗的原因，才能找到解决问题的办法，本文就其裂渗的原因提出了解决的办法。
最优加权随机汇池网络的估计性能研究
最优加权随机汇池网络的自适应算法研究
石油化工池类结构裂渗原因分析及控制措施
