动态结构神经网络,dynamic structure neural network
1)dynamic structure neural network动态结构神经网络
2)dynamic artificial neural network structure动态神经网络结构
3)Dynamic Reconfigurable Neural Network动态可重构神经网络
英文短句/例句
1.Study of Dynamic Reconfigurable Neural Network and Method of Gas Recognition动态可重构神经网络实现及气体识别方法研究
2.Model establishment and BP neural networks identification for dynamic weighing system动态称重系统的建模及神经网络辨识
3.Reconfigurable Hardware Realization of Neural Network Based on FPGA基于FPGA的神经网络硬件可重构实现
4.Reconfigurable Grooming of Dynamic Traffic in WDM Optical Networks;WDM光网络动态业务流量的可重构疏导
5.The Application of Neural Network in the Weigh-In-Motion Systems;神经网络在汽车动态称重系统中的应用
6.Weigh-In-Motion System Based on Neural Network and Its DSP Implementation基于神经网络的动态称重系统的DSP实现
7.Important Sampling for Structural Reliability Based on Artificial Neural Network基于神经网络重要抽样法的结构可靠度评估
8.On interchangeable sensor networks and its dynamic reconfigurable application development互换性传感器网络与动态可重构应用开发
9.Research on Deformation Prediction of Deep Excavation by Recurrent Neural Network and Phase Space Reconstruction;基于动态递归神经网络及相空间重构理论的深基坑工程变形预测研究
10.Structure Damage Diagnosis Based on Structure Dynamic Characteristics Analysis and Neural Network;基于结构动态特性分析的神经网络结构损伤诊断研究
11.Prediction on Mechanism Motive Parameters Considered Influences of Friction Based on Dynamical NN.考虑摩擦影响的机构运动参数动态神经网络预测
12.Highway Weigh-In-Motion System Based on BP Neural Network and Its DSP Implementation;基于BP神经网络的公路动态称重系统及其DSP实现
13.The Condition-Based Diagnosis of Electric Actuator Based on Neural Networks;基于神经网络的电动执行器状态诊断
14.Design of ATM Band-width Distribution Dynamically on the Basis of Neural Network;基于神经网络的ATM带宽动态分配设计
15.Identification method for nonlinear dynamic system using Wiener neural network非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法
16.Dynamic T-S Recurrent Fuzzy Neural Networks and Its Application动态T-S递归模糊神经网络及其应用
17.Structural Damage Monitoring Based on Vibration Modal Analysis and Neural Network Technique;基于振动模态分析技术和神经网络的结构损伤监测
18.A Model of Word Sense Disambiguation of English Modal Verb May by a Neural Network基于人工神经网络构建英语情态动词may的语义排歧模型
相关短句/例句
dynamic artificial neural network structure动态神经网络结构
3)Dynamic Reconfigurable Neural Network动态可重构神经网络
4)variable structure neural network变结构神经网络
1.An optimized algorithm ofvariable structure neural network based on fuzzy distance was proposed, and applied to the pattern recognition of shape signal.提出了基于模糊距离的变结构神经网络优化算法 ,并将其用于板形信号的模式识别过程 ,有效地解决了板宽变化时神经网络拓扑结构不变的问题 ,提高了识别速度和精度 ,从而成为一种新的智能板形信号识别方
2.For the daily electric power load with uncertainty influence factors,we first put forward the load forecasting model of thevariable structure neural network based on the fuzzy classification rules.对于受不确定因素影响的日电力负荷 ,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型 ,考虑从两方面改进预测精度 ,一个方面是通过模糊分类规则 ,使过去的负荷数据分为不同气候特征 ,选用同类特征数据进行预测 ,另一个方面是通过神经网络变结构优化 ,确定最优网络和最优拟合逼近 ,从而得到最优的预测结果。
5)structural neural networks结构化神经网络
1.A hybrid method using the genetic algorithm(GA) and the error back propagation (BP) algorithm to trainstructural neural networks is presented and applied to the identification of nonlinear characteristics of packaging cushioning in this paper.提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的关于结构化神经网络的混合训练方法 ,并将其用于解决包装件缓冲垫层非线性特性识别问题。
6)neural network structure神经网络结构
延伸阅读
Hopfield神经网络模型Hopfield神经网络模型Hopfield neural network model收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络(a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J/r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚石l「Vi_1，、，合，，，+乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4)’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有:(l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析;(2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
