简介：通过径向基函数神经网络的分析，对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测，获得脉冲电位信号样本，以主成分进行预分类，选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本，让神经网络进行自适应学习，以实现对原始信号的分类。仿真结果表明，在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。

简介：提出了基于径向基函数神经网络模型的系统辨识方法，由于径向基函数的神经网络比多层前馈人工神经网络模型相比，在逼近非线性函数时，具有结构简单，收敛快、且无局部极小的优点，通过计算机仿真证实了该方法具有良好的辨识效果。

简介：在本文中用径向基础函数神经网络（或RBFN）根据地震属性预测通过测井得到的储层性质。对于由Hampson等人（2001年）提出的相同问题，还把用这一方法得到的结果与用广义回归神经网络（GRNN）得到的结果进行了比较。

简介：我们知道,在数值计算中的插值问题,实质上就是对某一基本空间X的一函数f（x）在一定约束条件下寻求逼近函数。本文试图从有限维子空间出发的逼近法,讨论一般的插值问题及其基函数的选取,从而对代数插值有一比较统一和本质的认识。一、插值问题的一般提法设X是线性函数空间,Y是X的n维线性子空间,ui（i=1,2,…n）是定义在Y上的n个线性泛函。给定f（x）∈x第一种插值问题的提法,求（x）∈Y使ui（?）=yi（i=1,2,…,n）第二种插值问题的提法:求（?）（x）∈Y使Ui（?）=Ui（f）（i=1,2,…,n）二、问题的存在唯一性条件（以第二种提法提出）定理1设Y是函数空间x的的-n维线性子空间,SPan{（?）1,…（?）n}是Y的某

简介：在流动模拟的基础之上，以模型为支撑，提出了径向螺旋分流系统新的设计理念。通过优化指标，采用新理念评价分流系统．可正确设计分流系统，该设计理念的正确性已被试验结果可证实。

简介：利用能量法导出了弹簧径向振动所对应的附加等效质量,并对其等效质量进行了修正。

简介：给出了一个新的复杂网络宏观统计特征--度秩函数,并推导出了度秩函数与度分布的数学关系.利用相关系数分别研究了无标度网络及指数网络中度秩函数与度分布的精确性.研究表明当无标度网络的标度指数λ≤3.1时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数高,当无标度网络的标度指数λ＞3.1时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数低;同时也表明当指数网络的底数α∈(0,0.2)时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数低,当指数网络的底数α∈[0.2,1)时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数高.

简介：本文介绍了弹性支承可倾瓦气体径向轴承的静、动特性计算方法,以设计曲线的形式给出了计算结果,并且介绍了一种三瓦块轴承的结构。在台架上进行转子试验,转速高达14×10~4r/min,证明了该种轴承的可行性。

简介：

简介：本文考虑涡动比、瓦块惯性、支点摩擦以及瓦背气膜刚性和阻尼的影响,对弹性支承可倾瓦气体径向轴承的动态性能进行了分析。文中介绍了瓦背气膜动特性的计算方法。此外,还分析计算了用该种轴承支承的转子系统的稳定性。

简介：求函数的定义域一般有三种类型；第一种是给出具体的函数解析式求定义域；第二种是不给出具体的函数解析式，而由f（x）的定义域，求复合函数f[g（x）]的定义域，此时采用整体考虑的方法；第三种是应用问题中求函数的定义域，此时除了考虑函数解析式有意义外，还应该考虑问题的实际意义对自变量的制约．

简介：

简介：

简介：在数学分析中,一般都用下列解析式来定义双曲正弦、双曲余弦、双曲正切和双曲余切的。这些函数为什么叫双曲函数,它们与双曲线有什么关系。为了弄清这些问题,下面用双曲线来定义双曲函数。一、双曲函数的定义

简介：本文讨论单调增加函数的广义逆函数的性质，并将其应用于随机变量的分布函数，推出了概率论中常见的两个重要定理。

简介：本文在拉氏定理的基础上又给出了函数为常量函数的几个充分条件，且很容易看出，这些条件也是必要的。

简介：根据Borel例外函数及拟Borel例外函数的概念,应用Nevanlinna理论对它们进行了进一步的研究,并给出了Borel例外函数和l级拟Borel例外函数的几个结论.

简介：

简介：构造函数和析构函数是面向对象程序设计中的难点.构造函数有三种情况,在重栽赋值运算符时一定要分清楚.动态内存应在适当的时候通过析构函数进行回收.

简介：本文给出了[1]中命题的推广,得出了更一般的结论。为便于叙述,先列出文[1]中的命题如下:设λ为非零常数,若函数f(X)满足函数方程f(X+λ)=H(f(X)),其中H(X)=H~-1(X)(即y=H(X)的反函数与其自身的表达式同形),则f(X)是以2λ为周期的周期函数。上面成立的条件有两个:一是“如果有一个函数H(X)满足H(x)=H~-1(X)”;二