1) region mapping neural network model
区域映射神经网络模型
1.
This paper designs a region mapping neural network model,which guarantees the consistency of classification rule with the training rule by replacing .
采用一种区域映射神经网络模型,实现了从区域到区域的映射比区域到点的映射更快、更好,保证了神经网络训练准则与实际分类准则的一致性,具有比前馈式神经网络更快的收敛速度和更高的分类精度。
2) self_organizing feature map
自组织映射神经网络模型
1.
Aiming at the complicated nonlinear relations between the regional economy and its influencing factors, the author raise evaluating regional economy with self_organizing feature map.
针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。
3) Kohonen selforganizing feature map neural network model
Kohonen自组织特征映射神经网络模型
5) region mapping model
区域映射模型
1.
Analysis of sample set s spatial distribution using region mapping model;
利用区域映射模型研究样本集的空间分布
2.
Decision on termination of R&D project based on region mapping model;
基于区域映射模型的R&D项目中止决策
3.
In the paper,the shortcomings of BP neural network used for R&D project termination decision are discussed and region mapping model for R&D project termination decision is proposed.
讨论了BP神经网络进行R＆D项目中止决策时存在的缺陷,提出了R＆D项目中止决策的区域映射模型,结合教师区域的范围以及像点集合的平面分布特征设计了每个类的判定标准和分类算法。
6) frequency partial-space-mapped neuromodeling (FPSMN)
频率部分空间映射神经网络建模
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