逆模式神经网络,RBF neural network,在线英语词典,英文翻译,专业英语

1) RBF neural network

逆模式神经网络

2) inverse model

逆模型

Research on static prediction model for EAF temperature based on SVM inverse model;

基于SVM逆模型的电炉静态温度预报模型研究

Dynamic compensation algorithm of temperature sensor based on inverse model;

基于逆模型的温度传感器动态补偿方法

It is quite difficult to describe the direct model of the MR damper,however,it is much more difficult for the inverse model.

可准确描述其非线性特性的磁流变阻尼器正模型通常非常复杂,难以直接得到逆模型。

3) inverse Preisach model

Preisach逆模型

To reduce the effect of hysteresis of piezoceramic actuator to the accuracy of the nano positioning stage,inverse Preisach model is used to compensate the hysteresis nonlinearity and an adaptive sliding mode controller is designed to cancel the remaining hysteresis,uncertainty of the model,and other disturbances.

为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律。

In order to realize high precision tracking control of the Giant Magnetostrictive Administer(GMA),a numerical compensation approach was presented based on inverse Preisach model and a series of optimized experimental methods were discussed.

针对超磁致伸缩执行器(GMA)的非线性迟滞,研究了开环条件下采用Preisach逆模型对参考轨迹实现精密跟踪的补偿方法。

4) Inverse fuzzy

逆模糊

5) inverse simulation

逆模拟

Improving atmospheric optical communication with adaptive inverse simulation;

利用自适应逆模拟提高大气光通信性能

6) inverse model

逆模式

参考词条

逆模型辩识动态逆模型逼近逆模型逆模型辨识光路逆模型模糊逆模型迟滞逆模型时延逆模型逆模糊控制逆模型控制改进逆模式神经网络逆模型动力学逆模型自适应逆模拟炉缸冻结广东造纸工业

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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1) RBF neural network 逆模式神经网络 2) inverse model 逆模型 1. Research on static prediction model for EAF temperature based on SVM inverse model; 基于SVM逆模型的电炉静态温度预报模型研究 2. Dynamic compensation algorithm of temperature sensor based on inverse model; 基于逆模型的温度传感器动态补偿方法 3. It is quite difficult to describe the direct model of the MR damper,however,it is much more difficult for the inverse model. 可准确描述其非线性特性的磁流变阻尼器正模型通常非常复杂,难以直接得到逆模型。 3) inverse Preisach model Preisach逆模型 1. To reduce the effect of hysteresis of piezoceramic actuator to the accuracy of the nano positioning stage,inverse Preisach model is used to compensate the hysteresis nonlinearity and an adaptive sliding mode controller is designed to cancel the remaining hysteresis,uncertainty of the model,and other disturbances. 为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律。 2. In order to realize high precision tracking control of the Giant Magnetostrictive Administer(GMA),a numerical compensation approach was presented based on inverse Preisach model and a series of optimized experimental methods were discussed. 针对超磁致伸缩执行器(GMA)的非线性迟滞,研究了开环条件下采用Preisach逆模型对参考轨迹实现精密跟踪的补偿方法。 4) Inverse fuzzy 逆模糊 5) inverse simulation 逆模拟 1. Improving atmospheric optical communication with adaptive inverse simulation; 利用自适应逆模拟提高大气光通信性能 6) inverse model 逆模式参考词条逆模型辩识动态逆模型逼近逆模型逆模型辨识光路逆模型模糊逆模型迟滞逆模型时延逆模型逆模糊控制逆模型控制改进逆模式神经网络逆模型动力学逆模型自适应逆模拟炉缸冻结广东造纸工业补充资料：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。说明：*补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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