1) Neural Networks
神经网络过程控制
2) nerve
神经
1.
Muscle architecture and muscle spindle of compartments of sternocleidomastoid muscle and localization of entrance point of muscular nerve;
胸锁乳突肌亚部肌构筑、肌梭和神经入肌点定位
2.
Comparative analysis of early and mid-stage nerve decompression and nerve anastomosis for traumatic recurrent laryngeal nerve injuries;
喉返神经损伤早中期神经减压和神经吻合的对照研究
3) nerves
神经
1.
Applied anatomy of the nerves around cervicothoracic spine;
颈胸段脊柱周围重要神经结构及其毗邻关系
2.
The physical changes are complicated when exercise fatigue appears,which deals with some aspects of material metabolism,nerves,endocrine,immunization and so on.
运动性疲劳时出现的机体变化较为复杂,涉及物质代谢、神经、内分泌、免疫等各个方面。
4) neural
神经
1.
Study on Overall Efficiency Evaluation of Smart Mine Warheads Based on Neural Network;
神经网络的智能雷战斗部总体效能评价研究
2.
The Researching Development of Evolutionary Neural Networks;
进化神经网络的研究进展
3.
The Application of Fuzzy Neural Network Based on Super-Sphere Clustering in Tracking Control;
超球聚类模糊神经网络在跟踪控制中的应用
5) ganglioneuroma
神经神经瘤
6) neuropeptide Y nerves
神经肽Y能神经
参考词条
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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