变量/神经网络,variables/neural network,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) variables/neural network 点击朗读

变量/神经网络

2) Modified neural network 点击朗读

变神经网络

3) variable structure neural network 点击朗读

变结构神经网络

An optimized algorithm of variable structure neural network based on fuzzy distance was proposed, and applied to the pattern recognition of shape signal.

提出了基于模糊距离的变结构神经网络优化算法 ,并将其用于板形信号的模式识别过程 ,有效地解决了板宽变化时神经网络拓扑结构不变的问题 ,提高了识别速度和精度 ,从而成为一种新的智能板形信号识别方

For the daily electric power load with uncertainty influence factors,we first put forward the load forecasting model of the variable structure neural network based on the fuzzy classification rules.

对于受不确定因素影响的日电力负荷 ,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型 ,考虑从两方面改进预测精度 ,一个方面是通过模糊分类规则 ,使过去的负荷数据分为不同气候特征 ,选用同类特征数据进行预测 ,另一个方面是通过神经网络变结构优化 ,确定最优网络和最优拟合逼近 ,从而得到最优的预测结果。

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4) variable weighted neural network 点击朗读

变权重神经网络

Concerning the deficiency mentioned above, the new neural network based groupig predicting model——variable weighted neural network is put fo.

组合预报在时序预测中应用广泛 ,而传统线性、非线性组合预报模型对各单项预测方法权系数的计算过于繁琐 ,并且多为定权系数 ,现有的神经网络组合预报模型又存在着对不同预测方法的特点强调不足的缺陷 ,针对以上两点 ,提出一种新的神经网络架构———变权重神经网络架构。

5) catastrophe neural network 点击朗读

灾变神经网络

6) quantum neural networks 点击朗读

量子神经网络

Performance of multiuser detection for CDMA system using quantum neural networks in flat Rayleigh fading environment;

平坦瑞利环境下多用户检测的量子神经网络方法

A quantum neural networks(QNN) method for forecasting oil recovery ratio in molecule deposition oil-displacement was proposed on the basis of the information processing of biology neuron and quantum computing theory.

提出一种用于预测分子沉积(MD)膜驱原油采收率的量子神经网络方法。

This paper introduces the Quantum Neural Networks model based on multilevel activation function and its algorithm briefly.

本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中, 比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度。

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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

量子Hopfield神经网络神经网络

增量神经网络动量BP神经网络主分量神经网络

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 变量/神经网络 1) variables/neural network 变量/神经网络 2) Modified neural network 变神经网络 3) variable structure neural network 变结构神经网络 1. An optimized algorithm of variable structure neural network based on fuzzy distance was proposed, and applied to the pattern recognition of shape signal. 提出了基于模糊距离的变结构神经网络优化算法 ,并将其用于板形信号的模式识别过程 ,有效地解决了板宽变化时神经网络拓扑结构不变的问题 ,提高了识别速度和精度 ,从而成为一种新的智能板形信号识别方 2. For the daily electric power load with uncertainty influence factors,we first put forward the load forecasting model of the variable structure neural network based on the fuzzy classification rules. 对于受不确定因素影响的日电力负荷 ,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型 ,考虑从两方面改进预测精度 ,一个方面是通过模糊分类规则 ,使过去的负荷数据分为不同气候特征 ,选用同类特征数据进行预测 ,另一个方面是通过神经网络变结构优化 ,确定最优网络和最优拟合逼近 ,从而得到最优的预测结果。更多例句>> 4) variable weighted neural network 变权重神经网络 1. Concerning the deficiency mentioned above, the new neural network based groupig predicting model——variable weighted neural network is put fo. 组合预报在时序预测中应用广泛 ,而传统线性、非线性组合预报模型对各单项预测方法权系数的计算过于繁琐 ,并且多为定权系数 ,现有的神经网络组合预报模型又存在着对不同预测方法的特点强调不足的缺陷 ,针对以上两点 ,提出一种新的神经网络架构———变权重神经网络架构。 5) catastrophe neural network 灾变神经网络 6) quantum neural networks 量子神经网络 1. Performance of multiuser detection for CDMA system using quantum neural networks in flat Rayleigh fading environment; 平坦瑞利环境下多用户检测的量子神经网络方法 2. A quantum neural networks(QNN) method for forecasting oil recovery ratio in molecule deposition oil-displacement was proposed on the basis of the information processing of biology neuron and quantum computing theory. 提出一种用于预测分子沉积(MD)膜驱原油采收率的量子神经网络方法。 3. This paper introduces the Quantum Neural Networks model based on multilevel activation function and its algorithm briefly. 本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中, 比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度。更多例句>> 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。说明：*补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条量子Hopfield神经网络神经网络

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