神经网络结构,neural network structure
1)neural network structure神经网络结构
英文短句/例句
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4.Experimental Determination of the Structure of NN for Stiffness Matrix Computation单刚矩阵计算用神经网络结构的实验确定
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10.One Neural Network Model of Serial-parellel Mixed Structure;一种串—并行混合结构的神经网络模型
11.Structure and parameters optimization of fuzzy rough neural network模糊粗糙神经网络的结构与参数优化
12.PREDICTION OF PROTEIN STRUCTURAL CLASSES BY USING WHOLE SEQUENCE AND NEURAL NETWORK蛋白质结构类的全序列神经网络预测
13.Analysis of structural damage recognition based upon BP neutral net基于BP神经网络的结构损伤识别分析
14.Prediction of Protein Structural Class by BP Neural Network利用BP神经网络预测蛋白质三级结构
15.Fault Diagnosis Study of Bridge Based on BP Neural Network基于BP神经网络诊断桥梁结构故障
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17.Host-based Design on the Measurement and Control of Neuron Node Based on LonWorks SystemHost-based结构LonWorks测控网络神经元节点设计
18.The Study on Neural Network Control for Wind-Induced Vibration of Long-Span Spacial Latticed Structure;大跨空间网格结构风振的神经网络控制研究
相关短句/例句
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。
3)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。
4)constructive neural network结构型神经网络
1.A newconstructive neural network was designed, the genetic algorithm to train the neural weights of network was utilized and make it possible to solve complex nonlinear problem of pattern classification with our new model, for proving the efficiency of our model, we raise two theorems and prove it.提出了一种新型的结构型神经网络 ,采用了遗传算法训练网络神经元 ,使网络明显提高了解决非线性模式识别问题的能力 。
5)multiple neural network paradigm多神经网络结构
6)loop architecture neural network(LANN)环结构神经网络
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。
