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郭双冰; 肖先赐;
中国科学技术大学;
混沌; 神经网络; 伏特拉级数; 混沌时间序列; 预测模型; 信号处理;
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机译:基于神经网络和混沌时间序列算法的大气可见性预测
机译:基于模因算法的量子启发神经网络的函数逼近和混沌时间序列预测优化
机译:Hopfield神经网络通过Volterra级数实现对混沌时间序列的快速预测
机译:利用集成神经网络和Taguchi的实验设计的协同作用,通过残差分析对混沌时间序列进行预测。
机译:基于Volterra级数的空间继电器寿命预测的小波包混沌改进模型。
机译:基于NARX神经网络的多变量混沌时间序列预测
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