1) hierarchical hybrid neural networks(HHNN)
分级混合神经网络
2) hybrid neural network
混合神经网络
1.
Application of generalized hybrid neural network modeling methods in penicilllin fermentation process;
混合神经网络建模方法在青霉素发酵过程中的应用
2.
Nonlinear predictive function control based on hybrid neural network;
基于混合神经网络的非线性预测函数控制
3.
Decision Support System for Cooperative Team Air Combat Based on Hybrid Neural Network;
基于混合神经网络编队协同空战决策支持系统
3) hybrid neural networks
混合神经网络
1.
A model-predictive control method based on hybrid neural networks for nonlinear systems described by Hammerstein model;
具有Hammerstein模型描述的非线性系统的基于混合神经网络的预测控制
2.
On the basis of orthogonal experiment,a hybrid neural networks(HNN) model was proposed to predict the glycyrrhizic acid extraction rates.
为研究甘草中主要生理活性物质甘草酸的超声提取过程,在正交试验的基础上,建立了混合神经网络模型,包括基本原理模型和由神经网络组成的模型参数估值器。
4) mixed neural network
混合神经网络
1.
Research of active queue management algorithm based on mixed neural network;
基于混合神经网络的主动队列管理算法
2.
To overcome the defects of the slow time-varying system,a mixed neural network of parameters self-setting control strategy is proposed.
针对工业慢时变系统非线性、调节时间长、参数难以用常规PID控制方法整定等的特点,提出了一种混合神经网络参数自整定复合控制方案。
5) hybrid BP neural network
混合BP神经网络
1.
Based on financial indicators and corporate governance indicators, the paper develops two disclosure fraud detection models by applying the Logistic regression and hybrid BP neural network method respectively.
以2001年～2005年间的192家被认定为信息披露舞弊的A股上市公司及相应的192家配对公司为样本,基于财务指标和治理指标,分别运用Logistic回归分析和混合BP神经网络构建上市公司信息披露舞弊的预警模型。
6) chaos and BP combined ANN
BP混沌混合神经网络
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。
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参考词条