1) variable structure manual neural net
变结构人工神经网络
1.
Aiming to solve the problem in metallogenic prognosis structure model of manual neural net, the authors discussed a sort of arithmetic for the dynamic creation of manual neural net to adjust the structure dynamically in the course of model building and introduced a variable structure manual neural net model for metallogenic prognosis by means of VC++ development.
针对人工神经网络成矿预测模型结构难以确定的问题,详细阐述了一种在模型训练中进行隐层数目及隐层单元数目动态调整的人工神经网络算法,并以VC++为开发工具实现了变结构人工神经网络成矿预测模型,经用华南26个岩体检验,回忆率及预测率均高达100％。
2) artificial neural network (ANN) topology
人工神经网络结构
3) variable structure neural network
变结构神经网络
1.
An optimized algorithm of variable 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 the variable 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。
4) structural vibration control/artificial neural networks
结构振动控制/人工神经网络
5) cascade variable structure neural network (CVSNN)
串级变结构神经网络
1.
According to the cascade variable structure neural network (CVSNN), a non linear compensation control strategy was proposed.
讨论了机器人动力学模型的特殊性，指出模型中结构和非结构不确定性因素；研究了一种新型串级变结构神经网络（ＣＶＳＮＮ）；提出了一种基于新型ＣＶＳＮＮ的机器人控制策略。
6) variable structure fuzzy neural network
变结构模糊神经网络
1.
The application of variable structure fuzzy neural network in AC decoupling variable system restrains the system quiver as well as enhances the system ability of self learning and self adjusting fuzzy rules.
在感应电动机的控制中采用解耦变结构控制，有效地简化了控制器的设计，并提高了控制器的抗干扰性和鲁棒性，交流解耦变结构系统中应用变结构模糊神经网络，一方面使系统原来存在的抖振得以抑制，另一方面又使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力，提高了控制系统的智能，改善了控制系统的性
2.
A model of variable structure fuzzy neural network and its variable structure learning algorithm are proposed in this paper.
提出变结构模糊神经网络控制及其学习算法，并对变结构模糊神经网络学习规律进行研究，变结构模糊神经网络中的模糊化神经网络（ＦＦＮＮ）、模糊推理神经网络（ＥＦＮＮ）和模糊决策神经网络（ＤＦＮＮ）都是结构可变的，可分开进行模糊隶属函数及模糊推理的学习，其学习过程符合人脑由粗到精的认识规律，学习收敛速度比一般模糊神经网络快，具有很好的适应性。
3.
First, variable structure fuzzy neural network control is adopted to design the outside controller of temperature, so it could provide the current instruction signal for the inside controller of three-phase electrode.
首先采用变结构模糊神经网络控制来设计温度外环控制器,给三相电极电流平衡内环提供电流指令信号,然后在内环控制中综合各种优化目标,构造优化目标函数,运用多目标模糊优化决策来实现整个系统的平衡。
补充资料：人工神经网络
| 人工神经网络 artificial neural network 一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用接受多路输入刺激，按加权求和超过一定阈值时产生“兴奋”输出的部件来模仿动物神经元的工作方式，并通过这些神经元部件相互联接的结构和反映关联强度的权系数使其“集体行为”具有各种复杂的信息处理功能。特别是这种宏观上具有鲁棒、容错、抗干扰、适应性、自学习等灵活而强有力功能的形成不是由于元部件性能不断改进，而是通过复杂的互联关系得以实现，因而人工神经网络是一种联接机制模型，具有复杂系统的许多重要特征。人工神经网络适用于信号处理、数据压缩、模式识别 、机器人视觉、知识处理及其应用，预测、评价和决策问题 ，调度排序、路由规划等组合优化问题。在控制系统设计中它可用于模拟被控对象特性、搜索和学习控制规律、实现模糊和智能控制。 |
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参考词条