1) Neural Network Structure Design
神经网络结构设计
1.
Cellular Automate and QPSO Based Neural Network Structure Design by Indirect Encoding
基于细胞自动机和QPSO的间接编码神经网络结构设计算法
2) neural network design
神经网络设计
1.
Solving method of finite element and neural network design were studied inthis pape.
本文对有限元的求解方法和神经网络设计进行了深入的研究, 在Hopfield 神经网络的基础上,通过适当改造,得到了有限元计算的神经网络,在理论上实现了有限元神经网络计算的无误差求解,并给出了利用运算放大器、数字电位器等电子元器件构建人工神经元的硬件电路,且利用模拟开关实现多个神经元输入输出之间的互联,从而组成一个可编程硬件有限元神经网络的方法。
3) variable structure neural network
变结构神经网络
1.
An optimized algorithm of variable structure neural network based on fuzzy distance was proposed, and applied to the pattern recognition of shape signal.
提出了基于模糊距离的变结构神经网络优化算法 ,并将其用于板形信号的模式识别过程 ,有效地解决了板宽变化时神经网络拓扑结构不变的问题 ,提高了识别速度和精度 ,从而成为一种新的智能板形信号识别方
2.
For the daily electric power load with uncertainty influence factors,we first put forward the load forecasting model of the variable structure neural network based on the fuzzy classification rules.
对于受不确定因素影响的日电力负荷 ,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型 ,考虑从两方面改进预测精度 ,一个方面是通过模糊分类规则 ,使过去的负荷数据分为不同气候特征 ,选用同类特征数据进行预测 ,另一个方面是通过神经网络变结构优化 ,确定最优网络和最优拟合逼近 ,从而得到最优的预测结果。
4) structural neural networks
结构化神经网络
1.
A hybrid method using the genetic algorithm(GA) and the error back propagation (BP) algorithm to train structural neural networks is presented and applied to the identification of nonlinear characteristics of packaging cushioning in this paper.
提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的关于结构化神经网络的混合训练方法 ,并将其用于解决包装件缓冲垫层非线性特性识别问题。
6) constructive neural network
结构型神经网络
1.
A new constructive neural network was designed, the genetic algorithm to train the neural weights of network was utilized and make it possible to solve complex nonlinear problem of pattern classification with our new model, for proving the efficiency of our model, we raise two theorems and prove it.
提出了一种新型的结构型神经网络 ,采用了遗传算法训练网络神经元 ,使网络明显提高了解决非线性模式识别问题的能力 。
补充资料：神经
神经
nerve
人和动物体内传达知觉和运动的组织。周围神经系统的神经干及其分支。每条神经是由若干神经纤维及其被膜有机地组合而成。神经呈白色，常与血管伴行，组成血管神经束。身体内大多数神经是混合神经，既包含传入(感觉）神经纤维，又包含传出(运动）神经纤维。神经损伤后，在适宜条件下可以再生。
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