1) partial least-squares and artificial neural network
最小二乘法结合人工神经网络法
2) NNPLS
神经网络偏最小二乘法
1.
Compared with PLS and NN,the NNPLS method can achieve higher imitating precision and smaller prediction errors.
分析了顾客满意度测评模型中各变量间存在的非线性关系,将神经网络偏最小二乘法(NNPLS)应用到顾客满意度测评中。
2.
NNPLS is used to establish a number of non-linear model in different operating conditions and the whole non-linear system.
该方法基于有源自回归(Auto-Re-gressive with extra inputs,ARX)模型与模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类方法识别操作工况,在不同操作工况分别采用神经网络偏最小二乘法NNPLS(Neural Net Partial Least Square),建立多个非线性子模型拟和系统全局非线性。
3) PLS BP
偏最小二乘法-BP神经网络
4) partial least squares regression and neural network
偏最小二乘神经网络
1.
This paper proposes a partial least squares regression and neural network model(PLSNN) to solve the problem.
针对致密储层中气水干层识别和产能预测准确率较低这一难题,提出偏最小二乘神经网络方法:用偏最小二乘方法对输入自变量集进行主成分提取预处理,消除重叠的输入信息,用可变学习速率反向传播算法(VLBP)和附加动量方法(AMOBP)构建BP储层识别和产能预测的网络模型。
5) Least Squares-Neural Network
最小二乘神经网络
1.
Information Extraction Based on Semantic Tagging and Least Squares-Neural Network;
基于语义标注和最小二乘神经网络的信息抽取
6) Neural Net-Partial Least Squares(NNPLS)
神经网络部分最小二乘
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。 |
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参考词条