1) recurrent multilayer perceptron(RMLP)network
递归多感知器网络(RMLP)
2) Recurrent MLP(RMLP)
反馈多层感知网络(RMLP)
3) RMLP
递归多层感知器
1.
By using the state space extension method, discretetime recurrent neural networks with sectortype monotone nonlinear activation functions, also known as recurrent multilayer perceptrons (RMLPs), were converted to the forms represented as linear differential inclusions(LDIs).
通过状态空间扩展法,将一类活化函数满足扇区条件和单调性的离散递归神经网络(即递归多层感知器RMLP)转化为线性微分包含(LDI)形式,而LDI的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利用MATLAB/LMITOOLBOX求解LMI,从而判定RMLP的Lyapunov稳定性。
4) multi-layered perceptron
多层感知器网络
1.
In the paper we develop the speaker-dependent recognition system of Chinesephrases based on hierarchically multi-layered perceptron.
本文主要讨论多层感知器网络￣［１，２］在特定人的汉语词组识别系统中的应用。
5) perceptron network
感知器网络
1.
Classification method of machine learning based on perceptron network of high dimensional map;
基于高维映射感知器网络的机器学习分类方法
6) network aware perception
网络感知器
1.
Then it proposes an intelligent method to manage massive data and devices in the system of geographic information-services by the cooperation of network aware perception,environment inductor and task schedule.
本文阐述了建立C/S(Client/Server)结构与B/S(Browser/Server)结构相接合的地理信息服务系统结构体系,以及在地理信息服务应用中如何通过网络感知器、环境感应器和任务负载调度器共同协调实现对数据和设备的智能化管理,从而提高对海量数据服务的响应速度。
补充资料：感知器
感知器
perceptron
gQnZhiqi感知器(伴rceptron)一种模仿生物感知机制而组成的、用于模式识别的简单神经网络。它是美国学者F.Rosenb】att于1956年提出的，由S(传感单元)层，A(联想单元)层和R(响应单元或称输出单元)层三层神经元组成(见图1)。可以学习的只是A层与R层间的连接权值，所以实际上是只有一层计算单元的神经网络。而且同一层内的神经元之间没有相互连接，不同层之间也没有反馈，所以常称之为单层前向神经网络。A层图1感知器的基本构成 每一联想单元的输出是传感单元信号的某种固定的线性组合，分别记为八，x2，…，xd，它们经可调权值二，，wZ，…，wd后送到响应单元R;因此R的 d输人是二。+艺二环*=w。+wTx，通常R是一个 r=1线性阑值单元，其输出为WIX)OW丁X
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参考词条