简介：高斯函数作为高中数学的一个新元素，与其他数学知识和谐相处、交相辉映，正成为知识交汇的一个新支点。本文从研究基本初等函数的一般思路出发，不断挖掘它的生长点，从定义到性质．再到它与函数、方程、不等式以及实际问题的交汇。一、“高斯函数”的定义及其简介18世纪，函数y=[x]被“数学王子”高斯采用，因此得名为高斯函数，结合定义的表述，人们也称之为“取整函数”，有时候人们因为它的图像由一些高低不同的水平线段组成，形状上像个阶梯．通常又被称为“阶梯函数”。

简介：目的建立口岸鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析预测效果。方法监测鼠密度,分析鼠密度与气象因子相关性,运用多元回归方程分析气象因子对鼠密度的影响,建立鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析模型的准确性。结果建立的模型的训练准确率为91.34%,检验准确率为91.17%,测试准确率为89.03%,平均准确率为90.51%。模型认为自变量的重要性排序依次为月均最低气温、月均相对湿度、日照、降水量。结论径向基函数神经网络技术能够较好地应用到鼠密度动态预测工作中,为口岸鼠类防控提供了科学依据。

简介：去除图像中的椒盐噪声可转化为二维曲面的重建问题。选用Multi-Quadric函数对图像中损失的信息构造插值格式，自动选择待插值点和插值参考点并求解插值方程组得到处理后的图像。实验证明，本方法可以在很少破坏图像细节的情况下去除大部分甚至全部噪声，并且在噪声密度非常大的情况下仍然可以还原相当多的图像信息。对噪声密度为50％和90％的单色Lena图像进行处理，该方法得到的信噪比比自适应中值滤波高6dB以上。

简介：基础知识概要高斯函数y=[x]是高中数学竞赛的热点之一，是非常重要的数学概念．它的定义域是连续的，值域却是离散的，高斯函数关联着连续和离散两个方面，因而有其独特的性质和广泛的应用．

简介：近几年的数学高考以高等数学中的一些知识为背景进行考查，越来越受到大家的青睐．课外适当了解一些与初、高等数学相关知识的信息，对复习备考大有裨益，与眼下高观点的数学教学相吻合．下面以数论中的一个特殊函数——高斯函数为例，与大家一起探讨．

简介：分析差动变间隙式电容传感器的非线性因素，提出基于径向基函数神经网络的传感器非线性辨识的算法、方案与实现技术。对电容传感器进行实验，通过计算机仿真与应用，实现了实验过程和实验数据处理的智能化和简单化，能有效地辨识传感器的非线性，从而提高了测量的精度和速度。

简介：摘要：以乳制品食品安全监测数据为样本，研究基于径向基函数神经网络的食品安全预警方法，对食品安全日常监测数据进行筛选简化，选择与食品安全最为密切的检测项目，以此建立数据样本建立神经网络输入层，隐含层并建立输出层的食品安全预警神经网络模型，用数据样本进行训练和验证，结果表明径向基函数神经网络的食品安全预警方法能有效识别、记忆食品危险特征，对输入数据进行预测，有助于丰富食品安全数据处理方法及完善相关预警技术手段。

简介：提出了声矢量信号互双谱估计算法.利用该算法和其它的二阶、高阶谱估计算法,提取了实测数据的声压和声矢量信号组合特征,并用不同组合特征构造了径向基函数神经网络的输入向量集,对矢量水听器实测的舰船目标进行了分类识别.结果表明,声矢量信号组合特征比声压信号组合特征具有更强的类别可分性,提高了水声目标的识别率。

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：摘要 轨道交通5G毫米波隧道环境十分繁杂，信道建模时采用射线跟踪仿真方法耗时长鲁棒性差。本文结合实际信道测量、射线跟踪法仿真与神经网络算法的特点，提出了基于径向基函数的神经网络算法与射线跟踪仿真相结合的混合信道模型，将信号强度、收发距离、隧道壁粗糙度等作为变量，通过训练后获得模型参数，预测信道特性。

简介：在初中的各类竞赛中，常出现一个函数y=[k]，这个函数在18世纪被“数学王子”高斯首次使用，因此得名为高斯函数，结合定义的表述，人们也称其为取整函数，它的图象是由一些高低不同的水平线段组成，形状上象个阶梯，通常又称其为阶梯函数．

简介：我们知道，任一实数x都可以表示为一个整数与一个非负纯小数之和。即x=[x]＋{x}。这里，y=[x]称为高斯函数，也叫取整函数。y={x}称为高斯函数的伴随函数，也叫小数部分函数。

简介：摘要本文主要是结合超宽带UWB系统对脉冲波形要求，对高斯脉冲和导函数脉冲的波形、频谱、峰值频率等各特性进行分析，讨论了影响脉冲波形和谱形状以及谱密度的因素，从频谱利用率和误码率性能方面说明了高斯导函数脉冲可以作为UWB脉冲信号。最后分析结果表明可通过仔细选择和阶数k来设计脉冲函数，对超宽带通信中波形的选择有指导意义。

简介：针对电液伺服系统的故障诊断，提出融合系统状态信息作为系统特征向量，引入径向基函数网络作为模式识别分类算法的智能诊断方法，并论述采用径向基函数网络作为分类算法的可行性及其优势。最后以电液位置伺服系统为例，建立相关的径向基函数网络，验证以上的陈述。

简介：为了解决单脉冲雷达体制中距离分辨率与实际探测距离之间的矛盾，现有雷达一般采用（线性）调频中断连续波（FMICW）体制。根据模糊函数定义推导出（线性）调频中断连续波信号的模糊函数，并对重复周期FMICW信号的距离和多普勒分辨性能进行了分析与研究。分析结果表明，FMICW信号的距离分辨率仅与其发射波形带宽有关，而多普勒分辨率仅与其相干积累时间有关，这对进一步研究雷达新体制有一定的帮助。

简介：信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中关键性的一个环节。为解决雷达信号模式识别的问题，提出一种属性约简方法，将粗糙集和径向基网络耦舍建立新的识别模型，该模型充分融合了粗糙集和径向基网络的优势。通过实例仿真实验表明，该模型减少了识别的主观因素，简化了网络结构，比传统的粗糙集和BP网络结合的方法识别效果更明显，分类能力更强，具有很广阔的应用前景。

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：设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动龙.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船#模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.

简介：摘要 柔性外骨骼的驱动系统为外骨骼提供动力源，实现对人体助力。对驱动系统进行精准建模对于保证外骨骼系统良好的控制性能有着重要作用。针对传统递推最小二乘法存在的对复杂非线性过程拟合效果不佳的缺点，提出基于RBF神经网络的柔性外骨骼驱动系统建模及参数辨识方法，实现对该非线性过程的建模及参数的无偏估计。

简介：利用具有权重意义的模糊数距离。讨论了预不变凸模糊数值函数的Lagrangian对偶问题．