1) neural identification
神经辨识
2) BP neural network identification
BP神经网络辨识
3) neural network identification
神经网络辨识
1.
The neural network identification model(NNIM) is used to predict future response to potential control signals of the FTGS.
利用神经网络辨识模型(NNIM)预测FTGS对控制信号的反应,并采用优化算法计算来优化未来FTGS性能的控制信号。
2.
Finally, the simulation examples verify the effectiveness of BP network in fuzzy network identification and neural network identification.
通过比较两者的优缺点，分别给出了两种系统的辨识方案，最后通过仿真实例，验证了BP网络在模糊辨识、神经网络辨识中的有效性。
4) neural network identifier
神经网络辨识器
5) neural iden-tification
神经系统辨识
6) fuzzy neural networks identification
模糊神经网络辨识
1.
An electric characteristic model of direct methanol fuel cell (DMFC) was established by using fuzzy neural networks identification technique to cope with the problem that the output voltage of DMFC is significantly influenced by the fuel cell load variation.
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型。
补充资料：CT导向腹腔神经节和内脏神经松解术
CT导向腹腔神经节和内脏神经松解术
介入放射学技术。内脏神经松解术治疗上腹痛首先由Kappis等(1919年)报道，此后它和腹腔神经节松解术主要用于治疗胰腺癌、腹部其他恶性肿瘤或胰腺炎引起的顽固性腹痛。目前用CT导向进针向腹腔神经节或内脏神经丛注射无水酒精20～25ml(每18～22ml酒精加2～3ml碘酞葡胺)，然后经CT扫描确定酒精分布范围。如果肿瘤浸润进展疼痛复发，可重复进行这种治疗。
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