神经计算学,neurocomputing,在线英语词典,英文翻译,专业英语

1) neurocomputing

神经计算学

2) nerve

神经

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

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

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

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

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

The Researching Development of Evolutionary Neural Networks;

进化神经网络的研究进展

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

神经管神经上皮神经根神经炎神经节神经瘤神经网络神经元神经酰胺神经毒害神经元PID 神经毒性单神经元神经酸钙神经酸形状不平整的咸干鱼（渔）

补充资料：神经计算机

神经计算机
neural computer

　　的偏差来调节连接权值，称为占学习律: △w。二，占矶;a=勺一vj 在已有的各种学习算法中，特别值得一提的是反传算法，或称BP算法。它是为解决多层ANN中隐单元层的训练问题而提出的。BP算法的基本设计思想是:先从输人开始，经过各中间隐单元层逐层计算其输出，直到算出最终输出，并与目标输出比较，得出偏差。然后把这一偏差反传给输出单元的前一层隐单元层，据此调整其与输出单元间的连接权值，再继续反传、调整，直到输人单元层。接着开始第二轮前向计算输出及最终输出偏差，反传、调整各隐单元层连接权值，如此继续，直到计算输出与目标输出的偏差减小到不超过允许偏差为止。在上述最基本的学习律的基础上，或者结合不同的ANN结构特点或特定功能要求，或者为了避免ANN系统陷人局部极小的非全局稳定态，或者为了加速收敛、缩短学习训练时间，或者为了改进学习或记忆的品质等，已提出了不少各有特点的算法，而且新的改进算法还在不断提出。神经处理器由上述可知，神经计算实质上是ANN在经过学习或训练后所表现出来的对输人信息的适应性反应。但是，ANN毕竟是生物神经网络的高度简化模型。无论是数量上还是品质上都远远比不上生物神经网络，尤其是无法与人脑神经系统相比拟。通常是针对某一特定问题设计一个ANN并加以训练后，用于求解该特定问题。在可预见的将来，神经处理器还不具备像符号处理器那样的灵活性和通用性。比较现实的研究开发途径是把神经处理器作为协处理器，在计算机系统或控制系统中发挥其特殊作用。神经处理器可有多种实现技术。主要有以下3种: (l)计算机仿真通过编程，在通用计算机上实现某种学习算法(例如BP算法)来建立并训练一个“软”神经网络。已经有不少商品化的神经网络仿真工具可在高档微型计算机或工作站上运行。 (2)超大规模集成电路(、任另l)专用并行处理器训练ANN时所要进行的数学运算主要是连接权值调节量和各单元多路输人信号量的矩阵乘、加计算，而且相对独立的单元及其连接可以并行处理。已经研究开发了多种专门用于仿真ANN的并行处理的、飞51多处理器器件。用这样的器件组成专用协处理器将显著加速“软”神经网络的学习速度，缩短其训练时间。 (3)线性专用集成电路器件直接把由如图1(b)所示的电子神经元模拟线路组成的ANN制作成专用集成电路。

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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1) neurocomputing 神经计算学 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能神经参考词条神经管神经上皮神经根神经炎神经节神经瘤神经网络神经元神经酰胺神经毒害神经元PID 神经毒性单神经元神经酸钙神经酸形状不平整的咸干鱼（渔）补充资料：神经计算机神经计算机 neural computer 　　的偏差来调节连接权值，称为占学习律: △w。二，占矶;a=勺一vj 在已有的各种学习算法中，特别值得一提的是反传算法，或称BP算法。它是为解决多层ANN中隐单元层的训练问题而提出的。BP算法的基本设计思想是:先从输人开始，经过各中间隐单元层逐层计算其输出，直到算出最终输出，并与目标输出比较，得出偏差。然后把这一偏差反传给输出单元的前一层隐单元层，据此调整其与输出单元间的连接权值，再继续反传、调整，直到输人单元层。接着开始第二轮前向计算输出及最终输出偏差，反传、调整各隐单元层连接权值，如此继续，直到计算输出与目标输出的偏差减小到不超过允许偏差为止。在上述最基本的学习律的基础上，或者结合不同的ANN结构特点或特定功能要求，或者为了避免ANN系统陷人局部极小的非全局稳定态，或者为了加速收敛、缩短学习训练时间，或者为了改进学习或记忆的品质等，已提出了不少各有特点的算法，而且新的改进算法还在不断提出。神经处理器由上述可知，神经计算实质上是ANN在经过学习或训练后所表现出来的对输人信息的适应性反应。但是，ANN毕竟是生物神经网络的高度简化模型。无论是数量上还是品质上都远远比不上生物神经网络，尤其是无法与人脑神经系统相比拟。通常是针对某一特定问题设计一个ANN并加以训练后，用于求解该特定问题。在可预见的将来，神经处理器还不具备像符号处理器那样的灵活性和通用性。比较现实的研究开发途径是把神经处理器作为协处理器，在计算机系统或控制系统中发挥其特殊作用。神经处理器可有多种实现技术。主要有以下3种: (l)计算机仿真通过编程，在通用计算机上实现某种学习算法(例如BP算法)来建立并训练一个“软”神经网络。已经有不少商品化的神经网络仿真工具可在高档微型计算机或工作站上运行。 (2)超大规模集成电路(、任另l)专用并行处理器训练ANN时所要进行的数学运算主要是连接权值调节量和各单元多路输人信号量的矩阵乘、加计算，而且相对独立的单元及其连接可以并行处理。已经研究开发了多种专门用于仿真ANN的并行处理的、飞51多处理器器件。用这样的器件组成专用协处理器将显著加速“软”神经网络的学习速度，缩短其训练时间。 (3)线性专用集成电路器件直接把由如图1(b)所示的电子神经元模拟线路组成的ANN制作成专用集成电路。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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