1) Hopfield neural networks with positive self-feedbacks
正的自反馈Hopfield网络
1.
This paper introduces Hopfield neural networks with positive self-feedbacks.
针对Hopfield网络在解TSP问题时出现的存在无效解和收敛速度慢的问题,提出一种正的自反馈Hopfield网络。
2) Hopfield feedback neural network
Hopfield反馈神经网络
3) feedback network
反馈网络
1.
A new method for designing feedback network;
一种新的数字反馈网络的设计法
2.
An equivalent circuit model of negative feedback network F is established toreplace its block diagram, so that it is convenient for its establishment and analytical calculation.
建立一个负反馈网络Ｆ的等效电路模型来替代Ｆ的方块图，解决了负反馈网络Ｆ的确定及定量分析计算的难点。
3.
Taking the negative feedback with voltage series as an example, the load effect of feedback network is analyzed quantitatively by employing the generalized h parameter of transistor.
以电压串联负反馈为例,采用晶体管的广义h参数,对反馈网络的负载效应做了定量分析。
4) Hopfield network
Hopfield网络
1.
Silicon-reflector abnormity blind holes ultrasonic machining path programming based on Hopfield network;
基于Hopfield网络的硅镜异形盲孔超声加工路径规划
2.
Comprehensive assessment of water quality based on Hopfield network and realization with matlab;
基于Hopfield网络的水质综合评价及其matlab实现
3.
Fast text categorization based on feedback Hopfield network
基于自反馈Hopfield网络的快速文本分类器
5) hopfield neural network
Hopfield网络
1.
This paper discusses the method of the application of hopfield neural network in Civil Engineering and introduces the simulated annealing technology at the same time.
探讨了Hopfield网络在土木工程优化中应用的途径 ,并简要介绍了与Hopfield网络密切相关的模拟退火技术 ,介绍了用于工程结构优化的连续型Hopfield网络的能量函数 ,该能量函数能够准确地描述结构优化问题。
2.
Hopfield neural networks are often used for optimization problems.
Hopfield神经网络被广泛应用于优化问题的求解中,而传统的Hopfield网络通常基于梯度下降法,此方法容易陷入局部极小而得到次最优解或收敛到问题的不可行解。
3.
A least square method based on continuous Hopfield neural network is presented.
提出了一种基于连续Hopfield网络的最小二乘处理方法,它较好地抑制了距离旁瓣,提高了雷达在恶劣电磁环境下的生存能力。
6) double Hopfield Networks
双Hopfield网络
1.
Application of MAC based on double Hopfield Networks in unit load system;
双Hopfield网络MAC算法在单元机组负荷系统中的应用
补充资料：neural network Hopfield algorithm Hopfield
分子式：
CAS号：
性质：网络的基本思想，就是利用人工神经网络模拟的磁旋，用神经元之间的连接权模拟磁场中磁旋的相互作用：用各神经元的“激活”和“抑制”两种状态，模拟磁场中磁旋的上、下两个方向，构成一个具有记忆功能的神经网络系统。并且引用物理学中有关能量的概念，用“计算能量函数”（Computational Energy Function）来评价和指导整个网络的记忆功能。当网络满足一定条件时，Hopfield学习算法总是收敛的。
CAS号：
性质：网络的基本思想，就是利用人工神经网络模拟的磁旋，用神经元之间的连接权模拟磁场中磁旋的相互作用：用各神经元的“激活”和“抑制”两种状态，模拟磁场中磁旋的上、下两个方向，构成一个具有记忆功能的神经网络系统。并且引用物理学中有关能量的概念，用“计算能量函数”（Computational Energy Function）来评价和指导整个网络的记忆功能。当网络满足一定条件时，Hopfield学习算法总是收敛的。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条