1) coarse network model
粗网络模型
2) network model
网络模型
1.
Research on oil-water two-phase flow using 3D random network model;
利用三维随机网络模型研究油水两相流动
2.
The application of heat release rate of fuel in fire network model;
非稳态火源热释放速率在火灾网络模型中的应用
3.
Research on retained polymer distribution laws by three-dimension network model;
利用三维网络模型研究滞留聚合物微观分布规律
4) net model
网络模型
1.
There are generally three major categories in smoke control models, which are zone model, field model and net model.
火灾烟气控制数值模拟以区域模型、场模型及网络模型为主,根据文献,对前两种模型归纳总结,并列表说明,其中包括51种区域模型和18种场模型。
2.
By applying Kohonen net model,new conception of weighted value is introduced,weighted values are determined based on entropy and statistical theory,weighted and normalized Minkowsky distance is computed,minimum distance is veried,and similar clustering centers are merged according to hypothesis testing theory.
该方法应用Kohonen网络模型,引入新的权值概念,借鉴熵值分析和统计原理确定权值,计算加权的归一化Minkowsky距离,检验最小距离,根据假设检验合并同类聚类中心,从而实现脉冲的分选。
5) fuzzy-rough neural network
模糊粗神经网络
1.
Based on the XIF(eXtend Initial/Final) set chosen as the basic speech recognition unit, overlapped segmenting scheme is used, and fuzzy-rough neural network is used to perform the phoneme segmentation.
根据扩展的声韵母为识别基元,采用汉语音节的重叠音素分割策略,利用模糊粗神经网络进行声韵母自动切分。
6) rough-fuzzy neural network
粗-模糊神经网络
补充资料：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。
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参考词条