1) Elman recurrent network
Elman回归网络
1.
A systemic design for Elman recurrent network;
一种Elman回归网络的设计方法
2) Elman recurrent neural network
Elman回归神经网络
1.
Simultaneous determination of CuⅡ,NiⅡ,CrⅢ three-components mixture by Elman recurrent neural network in absorption spectra;
吸收光谱Elman回归神经网络同时测定CuⅡ,NiⅡ,CrⅢ3组分混合物
2.
Elman recurrent neural network ( ERNN) was applied to study the simultaneous quantitative analysis of seriously overlapped spectra of a p-nitrophenol, o-nitrophenol and 2,4-dinitrophenol system.
应用Elman回归神经网络(ERNN)对光谱严重重叠的对硝基苯酚,邻硝基苯酚和2,4二硝基苯酚体系的同时定量测定进行了研究,并与多变量线性回归(MLR)法作了比较。
3.
Elman recurrent neural network(Elman RNN)was applied to study the simultaneous quantitative analysis of overlapping UV spectra.
应用Elman回归神经网络对同时定量分析紫外重叠光谱进行了研究。
3) recurrent neural network theory of Elman
Elman型回归神经网络
1.
Application recurrent neural network theory of Elman for setting up ethylene cracking severity soft sensor model is described.
提出了运用Elman型回归神经网络来建立裂解深度软测量模型,解决控制参数测量中在线分析仪表的滞后等问题。
4) Elman dynamic recursion network
Elman动态递归网络
1.
Based on the actual measured datum, the prediction model of the roll force for the cold tandem mill is established by using the Elman dynamic recursion network method.
采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。
2.
The authors established the shape model of cold tandem mill by Elman dynamic recursion network method, based on actual measured data.
采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机板形预报模型。
5) Elman Recurrent Neural Network(Elman RNN)
Elman递归神经网络
6) time delay Elman recurrent neural network
时延Elman递归神经网络
1.
For the problem of high depth and low resolution ratio in the memory of Elman recurrent neural network,a time delay Elman recurrent neural network(TERNN) model with a simple configuration was proposed.
针对Elman递归神经网络存在的高深度、低分辨率问题,提出了一个结构简单的时延Elman递归神经网络模型。
补充资料：Poincaré回归映射
Poincaré回归映射
Poincare retuni map
关于所有半轨都与V相交的情况可见【A81. 上面提到的“琴真’担字回(‘cyl访drical’口姚esp解e)定义如下.考虑与(·)相关联的自治系统 又二.j(y，x)，少二1.(Al)把f的定义域中每一点(y，x)均与(y+T，x)视为相同，注意到后者形如Rx刀的一点，这里D是R”的一个子集(当(*)定义于R”上时).这时(AI)定义“柱”I:xD上的一动力系统，I:是闭区间10，:j并视其两个端点为同一点，即为一圆.上面考虑的映射T:x卜，沪(:，x)就是I，xD上的动力系统(AI)到超曲面{0}xD中的Poinc沉映射. 关于整体截面的存在性，例如可见【A21 W.2节，以及【A3].在更一般的变换群的框架中可以讨论“擎侠匆泞’(蜘回slices)，例如见【A，l·至于不可微动力系统局部截面的存在性，可见fA4」Vl.2节.在叶状结构理论中可以找到Poinca记回归映射在(叶的)和乐群之生成元中的推广.例如可见【A6) 关于Poinc乏晚回归映射在微分方程理论中的应用(周期轨道附近的性态)，例如可见【AS](所谓“Fk现uet理论”(RO明ett】切ry)).Poi附悦回归映射fpo泳习戊r比川llnap;【.oe月e加。翎，，o、。丘p撇n“e」后继映射(suce巴sor服pp雌) 一个光滑的或至少是连续的流(连续时间动力系统(flow(cont访uous tilned”lanllc:115”tem))S={S，}和一个横截于它的超曲面V的，即是一个将点u〔V映到始于。的流之正半轨道一首次再度与F相交之点的映射T(它只对于那些有再度相交点存在的v点有定义).(超曲面V称为截面(sectlon)，相交面(in-tersectillg sul毛‘e)或横截面(tmnsversal)).若dimV二l(从而{S。
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