导读:本文包含了解耦网络论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:正交,神经网络,模糊,网络,双连,焦炉,梯度。
解耦网络论文文献综述
刘昕明,吕亮,罗伟[1]（2019）在《基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制》一文中研究指出焦炉集气管压力系统具有多变量、强耦合、非线性和纯滞后等特点,难以建立准确的数学模型。文章采用基于动态模糊神经网络的逆系统方法对集气管压力系统进行解耦,建立逆系统解耦器,并且设计了集气管压力单神经元PID控制器。该方法有效地实现了多焦炉集气管压力解耦控制,能较好地满足多焦炉集气管压力控制的工艺要求。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年21期）
范巧玲,贾向东,陈玉宛,徐文娟[2]（2019）在《解耦级联多层异构网络OMA与NOMA方案及性能比较》一文中研究指出异构网络中上行链路(UL)和下行链路(DL)存在不平衡问题,在研究集双连接(DC)和解耦UL及DL级联(DUDA)为一体的多层异构网(HetNet)基础上,提出一种DUDA-DC的非正交多接入(NOMA)方案。NOMA总带宽由主链路和从链路共享,接收机采用连续干扰消除技术分离信号,将网络中对象建模为泊松点过程,借助随机几何数学工具,得出解耦级联多层HetNet中OMA和NOMA的覆盖概率和遍历速率,并给出数学解析表达式。仿真结果表明,与OMA方案相比,NOMA方案可有效改善网络性能。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年11期）
贺俊[3]（2019）在《解耦级联复杂网络中数字图像渐进融合仿真》一文中研究指出针对数字图像渐进融合后图像信息丢失严重,图像清晰度不高的问题,提出基于小波变换和梯度场结合的融合方法。利用Hop-Hat变换方法增强图像的细节信息,并对图像进行小波分解和重新构建;然后根据重构结果分析图像信息,确定融合因子,求出数字图像的梯度场;将梯度场图像与小波变换相结合,完成数字图像的渐进融合。仿真结果显示,基于小波变换和梯度场结合的融合方法可以避免图像信息的丢失,同时保证了融合后图像的清晰度,达到了数字图像融合的要求。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）
梁艺潇,李以农,余颖弘,郑玲[4]（2019）在《基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制》一文中研究指出针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.(本文来源于《湖南大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
高锦,李勇,周燕弟,章家岩[5]（2019）在《基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制》一文中研究指出锅炉燃烧控制系统是火力发电厂单元机组的主要控制系统之一,具有较大延时、变动负荷、多扰动、非线性的特点,并且其中的变量之间都具有耦合关系,因此,很难建立精确的控制模型。为此,提出了一种新的解耦方法,引入解耦参数,实现系统的解耦控制,并且在MATLAB环境下对燃烧控制系统进行了仿真,通过仿真结果可以看出,系统的控制精度大大提高。(本文来源于《江汉大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
邹晓鋆,王光明,王亚伟,李海鹏[6]（2019）在《基于复合去耦网络的多元天线阵解耦》一文中研究指出本文提出了一种新型的复合去耦网络用于多元天线阵的解耦。对去耦网络进行设计并以T型结构实现,通过加载至二元阵中,使得互耦减弱且辐射方向图改善。将T型结构与细传输线复合解耦叁元阵,相邻与非相邻阵元间的互耦均得到减弱。仿真和测试结果吻合良好。该复合去耦网络解耦高效,通用性强,可拓展至大规模阵列中。(本文来源于《2019年全国微波毫米波会议论文集（上册）》期刊2019-05-19）
鞠卫国,张云帆,王跃庆[7]（2019）在《NFV叁层解耦下的新型网络基础设施》一文中研究指出NFV网元成为新型网络基础设施随着5G、人工智能、物联网、"互联网+"以及AR/VR等新技术和新业务的出现与快速加速发展,信息通信业面临新的机遇和挑战,网络转型升级和架构重构成为全球主流运营商的共同追求。NFV采用虚拟化技术,将传统电信专用设备的软件与硬件解耦,基于通用计算、存储、网络设备实现电信网络功能,提升管理和维护效率,增强系统灵活性,激发网络基础设施的潜力。(本文来源于《中国电信业》期刊2019年01期）
鞠卫国,张云帆,王跃庆,梁雪梅[8]（2018）在《NFV叁层解耦下的新型网络基础设施研究》一文中研究指出传统网络架构正向以DC为核心组网转变,NFV软件功能和转发资源分布于DC,将原来软硬一体、分散管理的网元实现软硬件解耦与硬件资源化,推动网络的智能化升级。针对NFV叁层解耦的核心要素与关键问题进行了深入的探讨,集中论述了业界解耦测试的最新进展。(本文来源于《通信与信息技术》期刊2018年06期）
李方华,潘进勇[9]（2018）在《一种紧耦合MIMO系统解耦匹配网络设计方法》一文中研究指出小型化设备中,MIMO系统十分需要紧凑型天线阵列。然而,其带来的紧耦合效应,大大降低了系统性能。为了解决这个问题,引入解耦电路和匹配电路。首先给出了基于多端口共轭匹配的解耦匹配网络设计的理论说明,然后设计了一款解耦匹配MIMO阵列天线,其谐振频率为2.43GHz,最后通过HFSS软件对所设计的天线进行了仿真。仿真结果显示,所设计的天线很好地解决了WiFi频段的耦合和谐振点偏移问题。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2018年11期）
石书培,褚建新,周贤文[10]（2018）在《基于神经网络补偿的温湿度试验箱模糊解耦控制》一文中研究指出该文分析温湿度试验箱内部的温湿度耦合关系,提出采用模糊控制方法作为温湿度试验箱温度和湿度的控制方法,并采用模糊补偿方法和神经网络补偿方法对温湿度试验箱内部的温湿度耦合关系进行补偿。结果表明,该文所提出的方法可以对温湿度试验箱的温湿度进行解耦控制,使控制精度大大提高。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2018年05期）
解耦网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
异构网络中上行链路(UL)和下行链路(DL)存在不平衡问题,在研究集双连接(DC)和解耦UL及DL级联(DUDA)为一体的多层异构网(HetNet)基础上,提出一种DUDA-DC的非正交多接入(NOMA)方案。NOMA总带宽由主链路和从链路共享,接收机采用连续干扰消除技术分离信号,将网络中对象建模为泊松点过程,借助随机几何数学工具,得出解耦级联多层HetNet中OMA和NOMA的覆盖概率和遍历速率,并给出数学解析表达式。仿真结果表明,与OMA方案相比,NOMA方案可有效改善网络性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
解耦网络论文参考文献
[1].刘昕明,吕亮,罗伟.基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制[J].无线互联科技.2019
[2].范巧玲,贾向东,陈玉宛,徐文娟.解耦级联多层异构网络OMA与NOMA方案及性能比较[J].计算机工程.2019
[3].贺俊.解耦级联复杂网络中数字图像渐进融合仿真[J].计算机仿真.2019
[4].梁艺潇,李以农,余颖弘,郑玲.基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制[J].湖南大学学报(自然科学版).2019
[5].高锦,李勇,周燕弟,章家岩.基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制[J].江汉大学学报(自然科学版).2019
[6].邹晓鋆,王光明,王亚伟,李海鹏.基于复合去耦网络的多元天线阵解耦[C].2019年全国微波毫米波会议论文集（上册）.2019
[7].鞠卫国,张云帆,王跃庆.NFV叁层解耦下的新型网络基础设施[J].中国电信业.2019
[8].鞠卫国,张云帆,王跃庆,梁雪梅.NFV叁层解耦下的新型网络基础设施研究[J].通信与信息技术.2018
[9].李方华,潘进勇.一种紧耦合MIMO系统解耦匹配网络设计方法[J].国外电子测量技术.2018
[10].石书培,褚建新,周贤文.基于神经网络补偿的温湿度试验箱模糊解耦控制[J].工业仪表与自动化装置.2018
论文知识图
