计算机技术和互联网的迅速发展,使得多媒体作品的制作和传播变得越来越方便,但是这种便捷同时也带来了严重的版权问题,由此数字水......

工业机器人在现代工业中发挥着越来越重要的作用，为提高机器人性能，学者们对机器人建模与控制进行了深入研究，大多数研究以刚性模型为......

随着地球上石化燃料的不断消耗和环境问题的日益严重,风能作为一种安全、洁净且无限的能源为改变全球能源结构提供了机会。风力发......

首次把Chebyshev神经网络成功地应用在通信系统的信道均衡研究中,并且提出了适合于正交幅度调制(QAM)通信系统的复数Chebyshev神经......

提出了一种基于自适应Chebyshev多项式神经网络（ACNN）的Logistic混沌系统控制算法。该算法采用Chebyshev正交多项式作为神经网络的激......

根据目前混凝土结构耐久性的研究现状，将改进后的Chebyshev正交柔性神经网络应用于结构耐久性评估中，并给出它的学习算法．应用表明，改......

为了研究大气条件参数对空气间隙放电电压的影响程度,使用放置在自然环境中的球-球电级全自动放电监测装置实时监测和记录的放电电......

积分方程是科学研究和解决工程技术问题的一个重要数学工具,结合实际应用对积分方程的研究,数值方法成为了重点.近年来,神经网络理......

将Chebyshev神经网络作为非线性时间序列的辨识模型 ,通过对过去序列样本的学习 ,调整网络的权值 ,然后预测和推断未来的序列 ,仿......

为了准确、有效的预测水电站大坝大体积混凝土浇筑的冷水管内部污垢的累积规律,设计了一种基于K均值算法和Chebyshev神经网络相结......

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......

针对非线性动态系统的预测常受到噪声或其他过程的耦合影响,使得规律变得难以发现的问题,提出了以一组Chebyshev正交基函数作为神......

退化图像的点扩散函数难以准确确定，为此，提出一种基于Chebyshev正交基函数的前向神经网络图像复原算法。该算法以一组Chebyshev正交......

为提高风速时间序列预测精度,基于风速时间序列的随机性和波动性,提出互补集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode De......