1) prediction difference vector
参数评估用神经网络
1.
The strategy can be illustrated by defining an identification index called the root mean square of the prediction difference vector (RMSPDV) and constructing a neural network emulator(NNE) and a parametric eva
通过结构运动微分方程的离散解,分析了本方法的理论基础,定义了预测差异均方根向量(RMSPDV)作为参数识别指标,并构建了基于神经网络模拟器(NNE)以及参数评估用神经网络(PENN)的实现方法。
2) parametric neural networks
参数神经网络
1.
(1) through (17) are all needed in algorithms of parametric neural networks.
该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩阵。
3) Parametric neural network
参数化神经网络
4) neural network parameterization
神经网络参数化
1.
An adaptive variable structure control is presented for this class of systems based on the combination of mean value theorem,neural network parameterization,and decoupled backstepping design.
针对此系统,在中值定理、神经网络参数化和解耦Backstepping的基础上,提出了一种自适应变结构神经网络控制策略,而且所给出的定理证明闭环系统的所有信号在平衡点上是半全局一致有界的。
5) parametric recognition/artificial neural networks
参数识别/人工神经网络
6) neural networks/thermodynamic parameter diagnosis
神经网络/热参数诊断
补充资料：参数
分子式：
CAS号：
性质：对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。
CAS号：
性质：对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。
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