1) McCulloch-Pitts neural network model
麦克洛奇–皮兹神经网络模型
2) McCulloch-Pitts neuron
麦卡洛克–皮茨神经元
3) BP neural network model
BP神经网络模型
1.
The Study on the Forecasting Methods of Urbanization level——Taking BP Neural Network Model as an Example;
城市化水平预测方法研究——以BP神经网络模型的应用为例
2.
Through the establishment of water environment management information system of Supa River basin, an improved BP neural network model made for the comprehensive assessment on the water quality of the basin concerned is presented in accordance with the condition with better water quality and without any principal economic industries therein.
通过建立苏帕河流域水环境管理信息系统,针对苏帕河流域没有主要经济产业、水质较好的状况,侧重于介绍建立改进的BP神经网络模型对流域的水质进行综合评价。
3.
It is introduced that the BP neural network model of prediction of mining collapse is established based on the survey′s data and main factors at a mine field where the collapse had happen.
依据某煤炭开采区的勘察资料 ,综合考虑影响采空塌陷的主要因素 ,建立了预测采空塌陷的 BP神经网络模型。
4) Neural Network model
神经网络模型
1.
Application of neural network model in petroleum resource predication;
人工神经网络模型在石油资源预测中的应用
2.
Artificial neural network model supporting decision-making of product procedure;
支持产品方案决策的人工神经网络模型构建
3.
Urban forest remote sensing investigation based on neural network model technology in the main city of Nanjing;
基于神经网络模型技术的南京市主城区城市森林遥感调查
5) artificial neural network
神经网络模型
1.
Studies on Planthoppers Occurrence Degree with the Artificial Neural Network;
稻飞虱发生程度的神经网络模型拟合研究
2.
The electric-thermal parameters of the bridgewire electric explosive device such as resistance and heat loss coefficient were measured with the non-destructive transient pulse test system under non-destructive conditions,then the no-firing current of the electric explosive device was predicated using the Rosenthal mathematical model and the back-propagation(BP) artificial neural network model.
通过瞬态脉冲无损检测试验得到桥丝式电火工品的电阻和集总热散失系数等电热响应参数,利用这些电热响应参数分别采用Rosenthal的集总热参数模型和BP神经网络模型方法预测电火工品的安全电流。
3.
In this paper,a knowledge based artificial neural network is used to model the microstrip radial stub.
本文采用基于知识的人工神经网络模型模拟微带径向短截线的特性 ,利用已经具有的先验知识减小神经网络输入输出映射关系的复杂程度有效减少了训练样本的数量 。
6) neural network
神经网络模型
1.
The factors affecting the deformation of surrounding rock in tunnel are complicated and uncertain, however, neural network can not allow for the quantitative but the qualitative factors, this ability of neural network is suitable to forecast the deformation of the surrounding rock in tunnel.
系统分析了影响巷道围岩变形的因素,构建了巷道围岩变形预测的神经网络模型,经过改进的网络模型具有较好的收敛性和稳定性。
2.
The neural network model with input of vibration frequency about melt flow rate, crystallite structure as well as stretch strength of polymer products was established.
利用实验数据 ,分析与研究振动场振动参数对聚合物挤出制品质量的影响 ,对聚合物挤出制品的熔体流动速率、微晶结构、拉伸强度等主要性能质量指标 ,建立以振动频率为主要控制变量的神经网络模型 ,并引入信息分配模型 ,探讨了一个网络输入节点下神经网络学习样本的特征提取与优化。
3.
This article expounds the predictable principle and the method of time series and neural network models.
阐述了时间序列模型和BP神经网络模型预测的原理和方法。
补充资料：克雷克-洛克哈特记忆模型
克雷克-洛克哈特记忆模型
Craik-Lockhart model
克雷克一洛克哈特记忆模型(C raik-Loekhart model)1972年克雷克和洛克哈特在《加工的水平:一种记忆研究的框架》一文中指出。他们对阿特金森和希夫林的短时和长时储存作出了不同的解释，认为记忆是一个持续的过程，而并非是一系列独立的阶段;短时记忆与长时记忆之间的区别只是加工水平的不同。不过他们在反对把记忆分成一些独立的单元或储存的同时，也承认构成新近事件的机制同构成过去事件的机制是有别的。与此相应，他们把记忆分出第一级记忆(相当于短时储存)和第二级记忆(相当于长时储存)。与阿特金森一希夫林的模式基本区别是，前一模式重点放在结构上，而他们的模式则强调过程。他们的设想以广为认可的观点为基础，即知觉，包括在多种水平上对刺激作出的快速分析，在对知觉输入进行处理的最初阶段，刺激是按其物理或感知的特征，诸如线条、角、光度、音高以及响度来分析的;在以后的阶段则根据它们的意义来考虑。最初的信息通常是用来使刺激输入与过去学习中己储存的表象相匹配，从而导致模型再认，当输入刺激被认识后，它们可能要经历另一种加工(在新材料和先前的经验之间可能激起各种联系)。因此，他们把记忆设想为一系列加工阶段，记忆是随加工深度的递增而得以加强的。由于我们主要关心的是抽取刺激的意义，因此我们的长处仅是储存更为复杂或更深的认知分析的产物，我们很少需要去储存最初分析的产物，因此这些材料便被遗忘了，而保持主要是对刺激加工深度的一个函数。加工的深度也同输入的信息与分析结构间的适合性有关。例如，像图片、散文通常能很快地在较深的水平上进行加工，保持起来也很容易，因为它们包含的刺激一般都是较有意义的。其他一些因素也可能影响加工的深度，包括对刺激付出的注意量和加工信息所用的时间。这一理论的优点在于能解释为什么我们对机械习得的材料的回忆要难于用有意义的方式习得的材料(因为有意义地习得的材料是在更深的认知分析水平土进行的)「 (吴庆麟撰杨立能审)
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