1) Sigma-Pi-linked network
连接型神经网络
2) Functional link net
函数连接型神经网络
3) Functioned link neural network
函数型连接神经网络
1.
In order to reduce effectively requirements of computationin outagesimulation ofbulk power system,a functioned link neural network (FLNN) classified model and algorithm employed to identify contingencies is presented.
为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。
4) Functional link artificial neural network
函数型连接神经网络
1.
Nonlinear Dynamic System Identification Using Functional Link Artificial Neural Networks;
函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而大大简化网络结构,降低计算复杂度。
5) functional link neural network(FLNN)
函数型连接神经网络
1.
A nonlinear correction model based on functional link neural network(FLNN),which is characterized by nonlinear approach ability and independent on accurate mathematical model,is proposed to eliminate the nonlinear errors in methane detection.
通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。
6) function link artificial neural networks (FLANN)
函数连接型人工神经网络
1.
A new dynamic modeling approach is presented and the dynamic modeling principle and algorithms are introduced and the dynamic mathematics model is founded based on genetic algorithms (GA) and function link artificial neural networks (FLANN) for accelerometer modeling.
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。
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