2) BP-RBF neural network model
BP-RBF神经网络模型
3) fuzzy RBF neural network
模糊RBF神经网络
1.
Detection method of pipeline leak based on fuzzy RBF neural network
基于模糊RBF神经网络的管道泄漏检测方法
2.
Based on fuzzy RBF neural network,an improved fuzzy RBF network model by syncretizing closeness based FCM and conditional FCM fuzzy clustering algorithm was presented.
在模糊RBF神经网络的基础上,通过融合基于贴近度的改进FCM和Conditional FCM算法,建立了改进的模糊RBF网络模型;并结合某钢厂连铸现场采集的历史数据将该模型应用于连铸漏钢预报的过程中。
3.
In order to overcome the effect from uncertain large time delay,and gain higher precision in laminar cooling system of hot strip rolling mill,a type of Smith predictor based on fuzzy RBF neural network is presented.
为克服带钢热连轧层流冷却系统中大滞后环节产生的不利影响,提高控制精度,提出了将模糊RBF神经网络与Smith预估器相结合的方法。
5) RBF Neural Network
RBF神经网络
1.
Prediction PM_(10) concentration based on PCA and RBF Neural Network;
基于PCA与RBF神经网络的PM_(10)质量浓度预测
2.
Research on fault diagnosis method based on RBF neural networks for nuclear power plant;
基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究
3.
Prediction of Parison Dimension Based on RBF Neural Network in Plastics Extrusion Blow Molding;
基于RBF神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸的预测
6) RBF network
RBF神经网络
1.
The paper introduces briefly the standard modeling method of the alloy burden in steelmaking refining period for LF finer and the RBF network.
文章对LF精炼炉炼钢精炼环节合金配料的常用建模方法和RBF神经网络作了简单介绍,运用实际数据进行建模、预测,并就其预测结果进行绝对误差曲线比较,得出RBF网络相对于其它方法具有较好的预测结果。
2.
In view of the non-linear variation in the response information,the KPCA is used to extract the feature as the input of the RBF network.
提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性。
3.
The paper applies the RBF network feedforward controller combined with the proportion-feedback controller on the turntable servo system.
以转台伺服系统为控制对象 ,采用RBF神经网络前馈控制和比例反馈相结合的方法 ,并利用单神经元对系统模型进行在线辨识 ,为前馈控制器提供Jacobian参数。
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