1) Generalized continuous feedback neural network
广义连续反馈型神经网络
2) Elman radial neural network
Elman型反馈神经网络
1.
The paper utilized the Elman radial neural network(RNN) to forecast and diagnose process quality so as to overcome the shortcomings of function neural network(FNN).
利用Elman型反馈神经网络对过程质量进行预测和诊断以克服前向型神经网络的缺陷,同时针对目前预测与诊断相分离的现象提出将两者相结合以实现质量的实时控制。
3) back propagation neural network model
反馈神经网络模型
4) BP NN
前向反馈型神经网络
5) CHNN
连续型Hopfield神经网络
1.
A novel method to design adaptive 2-D noise canceller based on CHNN(Continuous Hopfield Neural Network) is proposed.
提出了基于连续型Hopfield神经网络(CHNN)的自适应二维噪声对消器,讨论了神经网络的结构和原理及相应的自适应滤波算法,并从理论上进行了论证。
6) continuous Hopfield-type neural network
连续Hopfield型神经网络
补充资料：《网络分析和反馈放大器设计》
论述网络分析和反馈放大器设计的名著，H.W.博德著，1945年在美国出版。作者在本书中叙述并发展了网络的一般理论，首先提出在一个网络中任何元件的回归差F 等于该元件具有正常值时的网络行列式与该元件值为零时网络行列式之比,推导出回归比T和环路传输μβ的关系
F＝1+T＝1-μβ
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
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