径向基神经网络(RBFNN),Radical basis function neural networks,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) Radical basis function neural networks 点击朗读

径向基神经网络(RBFNN)

2) radial basis function neural network(RBFNN) 点击朗读

径向基函数神经网络(RBFNN)

3) RBFNN (Return Back Propagation Artificial Neural Network) 点击朗读

RBFNN(径向基人工神经网络)

4) RBFNN

径向基函数神经网络(RBFNN)

In addition, we mainly discussed a novel machine learning method, radial basis function neural networks (RBFNN) to construct QSPR/QSAR models and made some evaluation on the established models.

基于径向基函数神经网络(RBFNN)方法所建立的这个最优的QSPR模型给出的结果如下:对于训练集的平方相关系数(R~2)是0。

A model(WT-RBFNN) that combines wavelet transform(WT) and radial basis function neural network(RBFNN) is proposed to determine the melamine concentration in milk by fluorescence spectroscopy.

对三聚氰胺牛奶溶液在紫外光激发下的荧光光谱进行了测量,用小波变换(WT)处理荧光光谱,结合径向基函数神经网络(RBFNN),建立了检测牛奶中三聚氰胺浓度的模型。

5) RBF Neural Network (RBFNN) 点击朗读

RBF神经网络(RBFNN)

6) RBF neural network 点击朗读

径向基神经网络

A fault diagnosis method for power electronic equipment based on RBF neural network and frequency spectrum analysis;

一种基于径向基神经网络和频谱分析的电路元件故障诊断方法

Evolutionary design of RBF neural network based on multi-species cooperative particle swarm optimizer;

基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计

Study on traffic accidents prediction model based on RBF neural network 点击朗读

道路交通事故径向基神经网络预测模型研究

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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

精确径向基神经网络(RBFE)

径向基函数神经网络径向基人工神经网络

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