2) BAM neural network
BAM神经网络
1.
Numerical approximation of an n-dimensional BAM neural network model with multi-delays;
时滞BAM神经网络的数值逼近
2.
Considering the 40 kinds of faults of 3-pulse waveform controlled rectifier device,on the basis of deal of rectifier voltage waveforms and logic processing,fault classifier of rectifier device based on the BAM neural network is proposed.
针对三相可控整流电路的40种故障状态,在对整流输出电压波形特征提取、逻辑处理的基础上,建立了基于BAM神经网络的整流电路故障分类器,对于BAM网络在电力电子电路故障诊断中的应用做了初步的探讨,并且通过仿真验证了故障分类器设计的正确性。
3.
The bifurcation of a BAM neural network model with time delay is studied.
研究了一个BAM神经网络模型的分支问题,证明了直线f′1(0)g′1(0)+f′2(0)g′2(0)=u2为一条Pitchfork分支曲线;并给出了分支曲线图,讨论了在由分支曲线划分的不同区域里平衡点的稳定性。
3) BAM neural networks
BAM神经网络
1.
The absolute exponential stability of BAM neural networks with variable coefficients and mixed delays;
非自治分布时滞BAM神经网络的绝对指数稳定性
2.
Stability of delay BAM neural networks;
时滞BAM神经网络稳定性分析
3.
Existence of almost periodic Solution for BAM neural networks;
BAM神经网络概周期解的存在性
4) BAM-BP neural network
BAM-BP神经网络
5) Fuzzy BAM Neural Networks
模糊BAM神经网络
1.
Exponential Stability of Fuzzy BAM Neural Networks with Distributed Delay;
具分布时滞模糊BAM神经网络的指数稳定性
6) higher-order neural networks
高阶神经网络
1.
Study on learning algorithm in higher-order neural networks model;
高阶神经网络模型中的学习算法研究
2.
The function approximation capabilities of first-order neural networks have been investigated rigorously, but few related works about higher-order neural networks have been reported.
一阶神经网络的函数逼近理论虽已研究得相当深入,但对高阶神经网络在这方面的研究却报道甚少。
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。
参考词条