RBF的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

能源化工裝置運行數據挖掘技術及應用

為了解決RBF的問題，作者劉超鋒 這樣論述：

本書提供能源化工裝置實際運行資料採擷技術，從需要的資料預處理、資料分析、資料建模及模型應用等整個過程的具體內容；基於不同的問題需要考慮不同的解決方案，涵蓋應用中常見的神經網路方法、支援向量機方法、基因運算式程式設計方法等挖掘與分析領域的實用技術，對於某一個具體的能源化工裝置所述範圍不拘泥於某種特定的方案。圍繞具體案例展 開敘述原理、的方法和實用研究手段；既有具體的優化過程闡述，又給出了優化結果，提供的具體原始程式碼和電腦軟體詳細的操作步驟方便讀者參考。   本書論述具體，內容生動，兼備技術性和前瞻性。書中給出的實例，有助於讀者根據章節中涉及內容的結果搞清楚實例的整個過程並且

掌握所學內容，從而學會利用運行資料集開展資料採擷與預測分析而解決實際問題。   本書適合能源化工裝置實際運行資料採擷分析領域從事實際研究、開發、生產和管理的 科研人員和工程技術人員針對不同的問題需要用不同的資料採擷技術解決方案時使用。

RBF進入發燒排行的影片

運動訓練與停止訓練對中老年人骨骼肌氧合能力與身體功能表現之影響

為了解決RBF的問題，作者杨永 這樣論述：

運動是一種改善中老年人骨骼肌氧合能力、提高肌肉力量並最終影響整體身體功能表現的有效方式。然而，較少的研究評估不同運動類型之間訓練效益的差異。此外，由於中老年人生病、外出旅行與照顧兒童等原因，迫使運動鍛煉的中斷。如何合理安排運動訓練的週期、強度與停訓週期，以促使中老年人在未來再訓練快速恢復以往訓練效益，目前亦尚不清楚。本文以三個研究建構而成。研究I：不同運動訓練模式對中老年人的骨骼肌氧合能力、肌力與身體功能表現的影響。以此探討50歲及以上中老年人進行每週2次為期8週的爆發力、阻力訓練以及心肺訓練在改善中老年人肌肉組織氧合能力、與肌肉力量身體功能效益的差異。我們的研究結果表明：爆發力組在改善下肢

肌力、最大爆發力與肌肉品質方面表現出較佳的效果。心肺組提高了30s坐站測試成績並減少了肌肉耗氧量，從而改善了中老年人在30s坐站測試期間的運動經濟性。年紀較高的肌力組則對於改善平衡能力更加有效。此外，三組運動形式均有效改善了中老年人人敏捷性。研究 Ⅱ：停止訓練對運動訓練後中老年人肌力與身體功能表現的影響：系統性回顧與meta分析。本研究欲探討停止訓練對運動訓練後中老年人肌力與身體功能表現訓練效益維持的影響。我們的研究結果表明：訓練期大於停止運動訓練期是肌力維持的重要因素。若訓練期

DNA Computing Based Genetic Algorithm: Applications in Industrial Process Modeling and Control

為了解決RBF的問題，作者Tao, Jili,Zhang, Ridong,Zhu, Yong 這樣論述：

Introduction.- DNA computing based RNA-GA.- DNA double-helix based hybrid genetic algorithm.- DNA computing based multi-objective genetic algorithm.- Parameter identification and optimization for chemical process.- RBF neural network for nonlinear SISO system.- T-S Fuzzy neural network for nonlin

ear SISO system.- PCA & GA based ARX plus RBF Modeling for Nonlinear DPS.- GA based predictive control design.- MOGA based PID controller design.- Concluding Remarks.

微型電網三相三缐逆變器智慧型控制設計

為了解決RBF的問題，作者王宇 這樣論述：

在全球能源危機與環境污染的背景下，分散式發電(Distributed Generation)因其對環境友好的特性，成為解決環境問題的選項之一。另一方面，微型電網(Micro Grid)作為利用可再生能源的一種切實可行方案，可以連接分散式發電與配電網，並進一步降低分散式發電對電網的影響。由於分散式發電單元多是以電力電子轉換器為介面，因此微型電網智慧逆變器(Smart Inverter)的優化表現尤為重要。本文首先針對LCL型併網逆變器在弱電網下的穩定性問題，提出離散型的反步滑動模式控制(Discrete-Time Backstepping Sliding-Mode Control）方法。首先，

本文對離散時間下的三階動態系統模型進行推導，進而設計離散型反步控制級聯滑動模式控制器，並進一步對其進行李雅普諾夫穩定(Lyapunov Stability)證明。同時，利用時變映射關係對系統的狀態方程進行轉換，克服離散型反步控制設計中的非因果問題。此外，利用對高階LCL型逆變器的遞迴子系統進行設計，可以通過逐步虛擬控制(Virtual Control)的設計來保證系統的漸近穩定性，因此系統不需要額外的有源阻尼(Active Damping)控制算法設計。並且提出的控制演算法可以結合反步控制與滑動模式控制的各自優點，因此LCL型併網逆變器系統在有電網阻抗以及電網阻抗改變的情況下，仍能維持系統穩定

以及實現較好的控制效果。再者，為了解決微型電網中的低慣性問題以及智慧逆變器的實虛功率耦合問題，本文更提出一種基於虛擬同步電機(Virtual Synchronous Generator)的線上訓練自我調整模糊類神經網路(Fuzzy Neural Network)功率解耦演算法。首先，本文針對微型電網之虛擬同步電機的功率耦合行為進行分析，並對提出演算法的系統動態模型進行推導。另外，為了實現功率解耦控制強健性以及動態特性快的特點，本文設計全域滑動模式控制器。同時，進一步通過自我調整模糊神經網路控制器來繼承全域滑動模式控制律，並解決全域滑動模式控制依賴具體系統資訊的缺點。藉由投影演算法(Projec

t Algorithm)與李雅普諾夫穩定性定理，提出神經網路參數的自我調整調節律，以保證神經網路的收斂以及實現系統的完全功率解耦。本文所提出各式演算法的有效性和優越性將通過數值模擬和實驗驗證。