2) Self-organized Competitive Neural Network(SCNN)
自组织竞争人工神经网络
1.
Because Back-propagation Neural Network(BPN) has the shortcomings of bad convergence and low efficiency,and Self-organized Competitive Neural Network(SCNN) can overcome these shortcomings.
提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。
3) Self-organizing NNs
自组织竞争型人工神经网络
1.
The paper uses Self-organizing NNs as tools to cluster the level of present transportation-development of all the provinces in our country.
通过直截利用人工神经网络中的工具箱函数 ,进行编程 ,能迅速得到正确、简明的结果 ,说明了自组织竞争型人工神经网络用于解决分类问题的正确
4) self-organizing neural network
自组织神经网络
1.
A study of some problems in pattern recognition by self-organizing neural network;
对自组织神经网络模式识别方法中若干问题的研究
2.
Combustion stability study based on statistic analysis and self-organizing neural network;
基于统计分析和自组织神经网络的燃烧稳定性研究
3.
Improved dynamical binary-tree based self-organizing neural network algorithm;
一种改进的动态二叉树的自组织神经网络算法
5) self-organized neural network
自组织神经网络
1.
Using self-organized neural network in CRM;
自组织神经网络在CRM中的应用
2.
In this paper,an aggregation method is presented,in which the multi induction motors are classified into different types using the self-organized neural network and each type of motor is aggregated with a new steady state model equivalence method.
文中提出一种基于自组织神经网络对电动机进行分类、并针对同一类型的电动机采用稳态模型进行等值的聚合方法。
3.
It is prove that the Self-organized neural network based on Rough Set perform better both in learning and pattern recognition.
自组织神经网络在学习过程中采取竞争机制选取最优匹配神经元获胜,然而实际情况可能有一组神经元都非常匹配输入向量。
6) SOM
自组织神经网络
1.
The SVV algorithm is based on support vector machine(SVM) and self-organizing mapping(SOM).
该算法是在无监督的自组织神经网络(SOM)的可视化功能的基础上,结合监督学习的支持向量机(SVM)的二分类算法,得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图,提高了分类结果的可解释性。
2.
According to these limitations,this paper presents an automated pattern classification method of Self-Organizing Map Neural Network(SOMNN) combining with Generalized Regression Neural Network(GRNN).
针对这些缺陷,提出一种非监督自组织神经网络(SOMNN)和监督的广义回归网络(GRNN)结合的全自动模式分类新方法。
3.
Self Organizing Feature Maps(SOM)has been used as a tool for data clustering and dimensionality reduction.
作为一种优良的聚类和降维工具,自组织神经网络SOM(SelfOrganizingFeatureMaps)已经得到广泛应用。
补充资料：人工神经网络
| 人工神经网络 artificial neural network 一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用接受多路输入刺激，按加权求和超过一定阈值时产生“兴奋”输出的部件来模仿动物神经元的工作方式，并通过这些神经元部件相互联接的结构和反映关联强度的权系数使其“集体行为”具有各种复杂的信息处理功能。特别是这种宏观上具有鲁棒、容错、抗干扰、适应性、自学习等灵活而强有力功能的形成不是由于元部件性能不断改进，而是通过复杂的互联关系得以实现，因而人工神经网络是一种联接机制模型，具有复杂系统的许多重要特征。人工神经网络适用于信号处理、数据压缩、模式识别 、机器人视觉、知识处理及其应用，预测、评价和决策问题 ，调度排序、路由规划等组合优化问题。在控制系统设计中它可用于模拟被控对象特性、搜索和学习控制规律、实现模糊和智能控制。 |
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