导读:本文包含了逼近性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:模糊,系统,神经网络,函数,线性,多维,连续函数。
逼近性论文文献综述
徐蕾艳,孟志青[1]（2019）在《基于凸概度分布簇下WCVaR模型的有限逼近性》一文中研究指出如何求解实际问题中Worst条件风险值模型是一个非常困难的问题,研究了凸概率分布簇下的WCVaR(Worst Conditional Value-at-Risk)模型等价性及其在序列分布簇下的有限逼近性,根据概率分布簇的VaR测度值,定义了WCVaR风险测度值和对应的WCVaR模型,证明了WCVaR模型等价一个另一个数学规划问题求解.在一定条件下,证明了在损失有界情形用有限个分布簇就可以足够近似计算WCVaR模型的最优解,因此,对于解决稳健型条件风险值模型具重要的实际价值.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年04期）
来学伟[2]（2018）在《构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性分析》一文中研究指出本文首先介绍了前馈神经网络的基本原理。然后引出了误差反向传播的BP算法解决实际问题的弊端。接下来提出了构造型前馈小波神经网络算法,然后分析了构造型前馈小波神经网络算法,用函数推导的方式对构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性进行分析,得出结论。(本文来源于《福建电脑》期刊2018年08期）
王贵君,段晨霞,张德利[3]（2017）在《高维分层混合模糊系统的规则缩减及逼近性假设检验》一文中研究指出混合模糊系统,即通过调控参数将Mamdani和T-S合并建立的一种新型系统模型.混合模糊系统不仅能保持各自模糊系统的优良特性,还可大大缩减系统内部的模糊规则总数.为避免因增加输入变量引发高维混合模糊系统规则爆炸,基于混合模糊系统的分层表示,给出了分层混合模糊系统对连续函数的逼近算法.对比发现,高维分层混合模糊系统的规则总数可被大幅度削减.此外,通过实例模拟了一个叁维混合模糊系统分层后的实际输出,并用统计学的t-假设检验方法检验了该分层混合模糊系统的逼近性能.(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2017年04期）
赵芬霞,张与鸿[4]（2017）在《一类RBF模糊神经网络的逼近性研究》一文中研究指出本文将RBF神经网络的输入、权值以及径向基函数设为折线模糊数,构造了一类折线RBF模糊神经网络.以叁角模糊数为例,讨论了折线RBF模糊神经网络的参数训练方法,通过实例验证了该网络对模糊值函数的逼近性能.(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2017年01期）
索春凤,王贵君[5]（2016）在《基于最小推理机的模糊系统一阶逼近性》一文中研究指出推理机在模糊系统的前件模糊集运算中起着关键性作用.通过引入最小推理机(最小算子),重新建立一种模糊系统,利用多元函数微分中值定理和最小运算的性质证明了该模糊系统对连续可微函数具有一阶逼近性.(本文来源于《天津师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
张国英,王贵君[6]（2016）在《基于高斯隶属函数的非线性T-S模糊系统的逼近性》一文中研究指出基于最小推理机、单点模糊化和中心平均解模糊化方法构造了一类非线性T-S模糊系统,根据Stone-Weierstrass定理证明了该T-S模糊系统对多元连续函数具有逼近性能.(本文来源于《天津师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
王宏志,陶玉杰,王贵君[7]（2015）在《基于网格分片线性函数构造的非齐次线性T-S模糊系统的逼近性分析》一文中研究指出分片线性函数是一元分段线性函数在多元情况下的推广,它在沟通模糊系统和被逼近函数关系中起着重要的桥梁作用.文章基于多元连续函数的网格分片线性函数(grid piecewise linear function,GPLF)重新构造了非齐次线性T-S模糊系统,并依据行列式性质和矩阵模证明了当规则后件线性部分所有参数选取非零常数时该系统对GPLF也具有逼近性.进而在最大模意义下获得该线性T-S模糊系统对连续函数类构成逼近器.此外,通过模拟实例对非齐次线性T-S模糊系统进行逼近精度分析.结果显示,该非齐次线性T-S模糊系统可按任意精度逼近所给连续函数.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2015年11期）
张国英,王贵君[8]（2015）在《基于叁角形模糊化的非线性T-S模糊系统对p-可积函数的逼近性》一文中研究指出通过给定p-可积函数,引入了分片线性函数(PLF)的解析表达式.基于叁角形模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化构造了一类新的非线性T-S模糊系统,在p-积分模下证得非线性T-S模糊系统对此分片线性函数具有逼近性,进而得到该系统对p-可积函数亦具逼近性能.(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2015年05期）
宋运忠,范丽媛[9]（2015）在《基于云变换的混沌动力系统逼近性研究》一文中研究指出为了解决混沌系统内禀的强非线性和类随机性对由混沌时间序列重构混沌吸引子的不利影响,基于云模型理论,提出一种基于云变换的混沌动力学系统逼近方法;该方法将非线性时间序列看成是许多备选序列在某一概率意义下的实现,并对Lorenz混沌时间序列和NewtonLeipnik混沌时间序列在无噪和有噪两种情况下进行仿真,验证了该方法的可行性。(本文来源于《河南理工大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
赵姗[10]（2015）在《二型模糊系统的泛逼近性及其应用》一文中研究指出本文研究了二型模糊集的相关理论,以及二型模糊系统的泛逼近性与应用.我们给出了二型模糊蕴涵算子的一些性质,并且将模糊关系方程的求解方法应用于二型模糊推理关系的构造,从而简化了构造过程.然后在一定条件下,我们分别给出了区间和非区间二型模糊系统的函数表达式,以及插值性和泛逼近性证明.针对一类不确定非线性系统,我们采用本文所构造的区间和非区间二型模糊系统,设计了变论域稳定自适应二型模糊控制器.最后将二型模糊系统用于动力学系统的逼近和混沌系统的控制,以检验系统的性能.具体工作如下：1.给出了基于任意t范数的扩展模糊蕴涵算子的一些性质.当模糊蕴涵算子连续时,扩展模糊蕴涵算子为二型模糊蕴涵算子,并且能够保持模糊真值的正规性和模糊凸性,以及保持原模糊蕴涵算子的单调性.2.应用模糊关系方程的求解方法,简化了二型模糊推理关系的构造过程.通过分析二型模糊推理关系的表达式,我们发现了模糊关系方程的原型.利用二型模糊并交算子的性质,我们将二型模糊推理关系分为叁个部分来构造.然后采用模糊关系方程的求解方法,分别对于每个部分的构造过程进行了简化.最后通过几个实例说明了此方法的可行性.3.分别给出了区间和非区间二型模糊系统的函数表达式,并证明了它们均具有插值性和泛逼近性.我们设计了两种区间和四种非区间二型模糊系统的推理规则前后件的构造方法.利用KM算法思想和一般非区间二型模糊集形心的求解方法,在一定条件下分别获得了区间和非区间二型模糊系统的插值表达式及泛逼近性证明.可以看出,非区间二型模糊系统的输出相当于一组区间二型模糊系统输出的加权求和.最后我们将本文所构造的区间和非区间二型模糊系统均用于动力学系统的逼近,并采用量子行为粒子群优化算法对系统参数进行优化,以提高系统的逼近性能.仿真结果表明,区间和非区间二型模糊系统的逼近性能均优于一型模糊系统.4.应用本文所构造的区间和非区间二型模糊系统,设计了变论域稳定自适应二型模糊控制器.我们将区间和非区间二型模糊系统的数学表达式均化为向量内积的统一形式.针对一类不确定非线性系统,我们利用变论域自适应模糊控制理论和二型模糊系统的泛逼近性,并借助于Lyapunov综合分析方法,设计了变论域稳定自适应二型模糊控制器.最后将本文所设计的二型模糊控制器用于混沌系统的控制,并采用量子行为粒子群优化算法对二型模糊系统的构造参数进行离线优化,以提高控制器的控制性能.仿真结果表明应用区间和非区间二型模糊系统的控制器的控制效果均优于应用一型模糊系统的控制器.(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-06-01）
逼近性论文开题报告
（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：
本文首先介绍了前馈神经网络的基本原理。然后引出了误差反向传播的BP算法解决实际问题的弊端。接下来提出了构造型前馈小波神经网络算法,然后分析了构造型前馈小波神经网络算法,用函数推导的方式对构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性进行分析,得出结论。
（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。
逼近性论文参考文献
[1].徐蕾艳,孟志青.基于凸概度分布簇下WCVaR模型的有限逼近性[J].数学的实践与认识.2019
[2].来学伟.构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性分析[J].福建电脑.2018
[3].王贵君,段晨霞,张德利.高维分层混合模糊系统的规则缩减及逼近性假设检验[J].浙江大学学报(理学版).2017
[4].赵芬霞,张与鸿.一类RBF模糊神经网络的逼近性研究[J].模糊系统与数学.2017
[5].索春凤,王贵君.基于最小推理机的模糊系统一阶逼近性[J].天津师范大学学报(自然科学版).2016
[6].张国英,王贵君.基于高斯隶属函数的非线性T-S模糊系统的逼近性[J].天津师范大学学报(自然科学版).2016
[7].王宏志,陶玉杰,王贵君.基于网格分片线性函数构造的非齐次线性T-S模糊系统的逼近性分析[J].系统科学与数学.2015
[8].张国英,王贵君.基于叁角形模糊化的非线性T-S模糊系统对p-可积函数的逼近性[J].浙江大学学报(理学版).2015
[9].宋运忠,范丽媛.基于云变换的混沌动力系统逼近性研究[J].河南理工大学学报(自然科学版).2015
[10].赵姗.二型模糊系统的泛逼近性及其应用[D].大连理工大学.2015
论文知识图
