1) biological neural networks with updated weights
动态变权生物神经网络
2) 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。
4) dynamic neural network
动态神经网络
1.
Power system short-term load forecasting based on empirical mode decomposition and dynamic neural network;
基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测
2.
AUV heading adaptive control based on the dynamic neural network
基于动态神经网络的AUV航向自适应控制
3.
According to its characteristics,the equipment technique condition is reconstructed in the phase space and then the forecasting model is built up with dynamic neural network.
根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。
5) Dynamic neural networks
动态神经网络
1.
Propose a new approach to generate chaos via dynamic neural networks according to inverse optimal control for nonlinear systems.
根据逆最优控制方法,针对非线性系统,提出了利用动态神经网络产生混沌的一种新方法。
2.
In this paper a learning and identification scheme for a class of unknown multivariable nonlinear system using dynamic neural networks (DNN) is presented.
研究了一类基于动态神经网络的未知非线性多变量系统的鲁棒辨识问题。
3.
In chapter one of this paper,neural networks development history is summarized and emphasis is current development situation of dynamic neural networks.
神经网络的研究至今已有近40年的历史,本文在第一章绪论中综述了神经网络的发展历史,并重点论述了动态神经网络的发展现状及趋势。
6) dynamical neural network
动态神经网络
1.
Diesel engine modeling based on dynamical neural network;
基于动态神经网络的柴油机建模研究
2.
The dynamical neural network is used to model a class of multivariable affine nonlinear systems.
采用动态神经网络对一类多变量仿射非线性系统进行建模 ,利用解析求得的模型动态逆 ,将非线性对象近似输入输出解耦线性化。
3.
For neural networks approach to the job shop scheduling problem,an improved stochastic dynamical neural network is used and the quality of job shop schedule is improved.
本文应用改进的随机动态神经网络解决单件车间生产作业计划问题(JSP),然后在以较好的生产作业计划为起点寻优的过程中,使用了基于工件加工时间服从概率分布的禁忌搜索,并且用TurboC++1。
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