3) Tree-shaped network of strings
树形弦网络
4) cosine basis neural network
余弦基神经网络
1.
A cosine basis neural network model based on BP algorithm is put forward.
提出了一种基于BP算法的余弦基神经网络模型,给出了该神经网络算法收敛性条件,研究了该神经网络算法在系统建模中的应用实例。
5) raised-cosine RBF neural network
增量余弦RBF网络
6) sine basis functions neural networks
正弦基函数神经网络
1.
This paper presents the model of sine basis functions neural networks based on BP learning algorithm,gives the convergence condition of the neural networks algorithm and studies optimal design example of the type three FIR band-pass filters with a linear phase.
提出了一种基于BP学习算法的正弦基函数神经网络模型,给出了该网络系统的收敛性条件,研究了3型线性相位FIR带通滤波器优化设计实例。
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