1) NN-RSM
神经网络响应面
1.
Slope reliability analysis based on NN-RSM;
基于神经网络响应面法的边坡可靠性分析
2.
Reliability analysis of structural systems based on NN-RSM and ductile limit theory;
基于塑性极限分析理论和神经网络响应面的结构系统可靠性分析
2) network response surface
神经网络响应面
1.
A new method is developed for quantitative analysis,based on the TOPSIS and the network response surface methods.
论文基于TOPS IS和神经网络响应面法,提出一种定量风险分析方法,并运用此方法对导管架海上安装过程进行深入分析,以及时查找并消除各方面的事故隐患。
3) FIRNN
有限脉冲响应神经网络
1.
By using finite impulse response neural network(FIRNN) to predict the system s output,energy functions and assessment tactics are designed.
从物理学角度将制冷控制系统看作一个弹性系统,借助有限脉冲响应神经网络(FIRNN)对被控对象的预测结果设计了直接针对系统响应曲线的能量函数和评价策略,得到一个自适应模糊控制器。
4) finite im pulse response(FIR) neuralnetwork
有限冲激响应神经网络
5) self-adapting neural network
自适应神经网络
1.
The present article intends to introduce a new approach to solving the problem in determining the remnant methane quantity in fallen coals by means of self-adapting neural network.
基于此 ,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型 ,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。
6) adaptive neural network
自适应神经网络
1.
Fuzzy tracking control for fighter based on adaptive neural network;
基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制
2.
Direct adaptive neural network control for uncertain nonlinear system with disturbance;
不确定非线性系统的直接自适应神经网络控制
3.
Robust H_∞ control for a class of uncertain nonlinear systems based on adaptive neural networks;
基于自适应神经网络的一类不确定非线性系统的鲁棒H_∞控制
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