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1)  evolutionary artificial neural network(EANN)
进化神经网络(EANN)
2)  evolutionary neural network
进化神经网络
1.
Prediction of cutting tool life based on evolutionary neural network;
基于进化神经网络的刀具寿命预测
2.
Time serial model of rock burst based on evolutionary neural network;
冲击地压时列建模的进化神经网络方法
3)  ENN
进化神经网络
1.
A study of prediction of ground deformation with small samples in shield construction in soft clays using ENN method;
软土盾构施工地表变形的小样本进化神经网络预测
4)  BP-network
进化BP神经网络
5)  Evolutionary neural networks
进化神经网络
1.
Application of evolutionary neural networks to grid-stiffened composite structure design;
进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用
2.
Prediction of concrete compression strength based on novel evolutionary neural networks;
混凝土强度的分阶段进化神经网络方法的预测
6)  evolving neural network
进化神经网络
1.
But because the tolerance and nonlinearity in analog circuits make its fault diagnosis complicated,as well as in the diagnosis system the neural network topology would be determined with difficulty,therefore,in view of above limitation,evolving neural network method is put forward in analog circuit fault di.
但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法。
2.
This paper discusses the encoding representations of evolving neural networks,analyses the advantages and disadvantages of these methods.
本文讨论了进化神经网络的编码表示机制,分析了它们的优缺点;提出了遗传算法的一种图文法编码表示机制,给出了相应的算子定义,以及模式、模式长度及其阶的定义;证明了一个基于图文法表示机制的遗传算法模式定理,描述了交叉和突变对模式作用的效果。
3.
The dissertation focuses on the principles, theory, and application of EA, especially, an in-deep and systemic study on how to improve the conventional EA algorithm, solving the problems such as high-dimensional function optimization, constrained optimization, evolving neural network, large-scale combinatorial optimization problem and soft fault diagnosis in muti-mobile robots control systems.
就如何改进传统进化算法性能以及该算法在高维复杂函数优化、约束优化、进化神经网络、大规模组合优化以及多机器人系统软故障检测等领域的应用作了详细的论述。
补充资料:神经系统的进化水螅的神经网




神经系统的进化  水螅的神经网  
                                       李瑞端绘
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