1) panweighted network
泛权网络
1.
Now we can use the panweighted network in Pansystems Theory for the dynamic system modeling, and further perform the automatic reasoning on this model.
泛系方法论从广义系统的数学化描述出发,用泛权网络研究系统的充分可观控建模,为系统动力学模型的高层次、多维化发展找到了新的突破口。
2) neural network / panweighted network and field
神经网络/泛权网格与场
3) digital circuits/network clustering
数字电路/泛权网络聚类
4) pan-brain network
泛脑网络
5) Function network
泛函网络
1.
In this paper, a kind of function networks with single input and single output and function network with double inputs and single output as basis functional network model is designed, and a new hierarchical functional network is presented.
文中设计了一类单输入单输出泛函网络与双输入单输出泛函网络作为构造层次泛函网络基本模型,提出了一种层次泛函网络模型,给出了层次泛函网络构造方法和整体学习算法,而层次泛函网络的参数利用解方程组来进行逐层学习。
6) functional network
泛函网络
1.
Construct theory of hierarchical functional networks and its application in multiple numerical integral;
层次泛函网络构造理论及其在多重数值积分中的应用
2.
In this paper,by analyzing the functional network,a new model and learning algorithm of the serial functional networks is proposed.
通过对泛函网络的分析,提出了一种序列泛函网络模型及学习算法,而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习。
3.
Functional network is a recently introduced extension of neural networks.
泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广。
补充资料：因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权
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参考词条