1) compensatory neural network algorithm
补偿神经网络算法
2) neural network compensator
神经网络补偿器
3) NN-compensation
神经网络补偿
1.
A hybrid modeling method of a subminiature rotorcraft in horizontal turning had been proposed by using mechanism model and NN-compensation.
采用神经网络补偿机理模型法进行超小型旋翼机系统的平面转弯运动建模。
4) CFNN
补偿模糊神经网络
1.
APPLICATION OF CFNN IN PREDICTION OF RESERVOIR PARAMETERS;
补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用
2.
In order to overcome the drawbacks of conventional Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Neural Networks (FNN), the Compensatory Fuzzy Neural Network (CFNN) with fast learning algorithms was introduced.
针对常规神经网络和模糊神经网络的不足,介绍了一种具有快速算法的补偿模糊神经网络,并根据电火花加工的工艺特点及其复杂性,建立了基于补偿模糊神经网络的电火花加工工艺效果预测模型,可实现指定加工条件下的工艺效果预测。
3.
To solve the problem of image filtering,a novel method based on Compensatory Fuzzy Neural Network(CFNN) has been proposed.
针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。
5) Compensation fuzzy neural networks
补偿模糊神经网络
1.
Application Research of Compensation Fuzzy Neural Networks in Human Reliability Analysis;
补偿模糊神经网络在人因可靠性分析中的应用研究
2.
Application Research of Compensation Fuzzy Neural Networks in Fault Tree Analysis;
补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究
3.
In this paper a new predictive model based on compensation fuzzy neural networks for thermal error in NC machine tool is proposed .
文章提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型 ,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题 ,并给出了智能预报结果和精度评
6) compensative fuzzy neural network
补偿模糊神经网络
1.
This paper establishes the compensative fuzzy neural network model for assessing sand liquefaction potential with seven parameters including earthquake magnitude,peak ground surface acceleration,standard penetration value,specific penetration resistance,relative compaction,average particle diameter,and water table based on analyzing some influencing factors of sand liquefaction.
在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型。
2.
The compensative fuzzy neural network(CFNN) based on compensative fuzzy logic and neural network and its study arithmetic are researched.
研究了基于补偿模糊逻辑与神经网络相结合的补偿模糊神经网络(CFNN)。
补充资料：神经网络BP算法
分子式：
CAS号：
性质：它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
CAS号：
性质：它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
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