1) Multiresolution wavelet Neural network
多分辨小波神经网络
2) multiresolution wavelet process neural network
多分辨小波过程神经网络
1.
We propose a multiresolution wavelet process neural network(MWPNN) based on wavelet multiresolution analysis theory and the process neural network model.
以小波多分辨分析为理论基础,结合过程神经网络模型,建立了具有分层、多分辨和局部学习特性的多分辨小波过程神经网络。
3) multiresolution neural network
多分辨小波网络
1.
The advantage of multiresolution neural networks composed of the scaling and wavelet functions is pointed out based on the multiresolution analysis theory.
以小波理论的多分辨分析为基础,指出了由尺度函数和小波函数的多分辨小波网络的优点,探讨了基于多分辨小波网络的非线性时间序列预报模型及在股市短期预报中的应用。
4) multiwavelet neural network
多小波神经网络
1.
According to the multiresolution analysis thought in the multiwavelet space,a multiwavelet neural network model is obtained.
针对小波神经网络在模拟电路故障诊断中存在"维数灾"这一致命缺陷,根据多小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集、对称性和正交性的多尺度和多小波函数的多小波神经网络。
5) Multi-resolution neural network (MRNN)
多分辨率小波网络(MRNN)
6) GHM MWNN(multi-wavelet neural network)
GHM多小波神经网络(MWNN)
补充资料：分辨网络
在自然语言信息处理中用来选择动词意义的一种二叉树构成的网络。1975 年由美国学者N. 戈尔德曼提出。例如,INGEST（摄入）可以表示eat（吃）、drink（喝）、breathe（呼吸），究竟选择哪一个意义，要根据INGEST 所涉及的事物的性质来决定，为此提出如下的分辨网络来进行选择。
在第①个结点，如果INGEST所摄入的客体(OBJECT)是液体(FLUID),则其意义选择为drink(喝）,否则,转入第②个结点,继续进行选择;如果所摄入的客体(OBJECT)是气体(GAS)，则其意义选择breathe（呼吸）,否则,其意义选择为 eat（吃）。
采用这样的分辨网络，可以通过计算机程序精确地确定动词的语义。
在第①个结点，如果INGEST所摄入的客体(OBJECT)是液体(FLUID),则其意义选择为drink(喝）,否则,转入第②个结点,继续进行选择;如果所摄入的客体(OBJECT)是气体(GAS)，则其意义选择breathe（呼吸）,否则,其意义选择为 eat（吃）。
采用这样的分辨网络，可以通过计算机程序精确地确定动词的语义。
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