1) nerve network ADC
神经网络型 ADC
2) ∑-△ ADC
∑-△型ADC
1.
The system applies A/D conversion for the outputs of DTGs based on the ∑-△ ADC, and adopts I/F conversion for the outputs of accelerometers by using multiplex pulse collectors developed on CPLD.
设计时,对挠性陀螺仪的输出采用以∑-△型ADC为基础的A/D转换的量化方案,对石英挠性加速度计的输出采用I/F转换的量化方案并设计了相应的基于CPLD的高性能多路脉冲信号采集器。
3) ADC type
ADC型
1.
Study on the ADC type AmpC beta-lactamase gene in Acinetobacter baumannii;
鲍曼不动杆菌ADC型AmpC β-内酰胺酶基因研究
4) ADC model
ADC模型
1.
Combined with the communications secure equipment’s configuration, working characteristic and circumstance, the efficiency of communications secure equipment is analyzed and evaluated by using the principium of ADC model.
结合通信安全设备的结构、工作特性及使用环境,利用ADC模型的基本原理,进行密码装备效能分析与评估研究。
2.
The paper introduces the ADC model into petroleum equipment effectiveness evaluation and establishes the model of petroleum equipment effectiveness.
将ADC模型引入油料装备的效能评估,建立相应的评估模型;结合使用专家调查法确定其能力项,并以某型加油车为例进行了效能分析及计算;建立的模型具有较好的操作性,能够较好地反映油料装备的实际效能。
3.
The ADC model of Weapon System Effectiveness Industry Advisory Commission for ground-to-air missile weapon system evaluation was extended based on operation reliability in this paper.
在考虑人操作可靠性的基础上,对用于评价地空导弹武器系统的美工业界武器效能咨询委员会(WSEIAC)的ADC模型进行了扩展。
5) 24-bits Σ-ΔADC
24位∑-△型ADC
6) fuzzy ADC
模糊型 ADC
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