1)RBF process neural network with two hidden-layers双隐层径向基过程神经网络
英文短句/例句
1.Aircraft Engine Lubricating Oil Metal Elements Concentration Prediction Using RBF Process Neural Network with Two Hidden-layers基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测
2.Thermal process model identification based on radial basis function neural networks基于径向基函数神经网络的热工过程模型辨识
3.Method of formation damage diagnosis based on radial basis neural network径向基神经网络油气层损害诊断方法
4.The Modeling and Control of the Penicillin Fermentation Process Based on the Radial Basis Function Neural Network;基于径向基神经网络的青霉素发酵过程建模与控制
5.The Research and Application of Radial Basis Function Neural Network in Process Modeling;径向基函数神经网络在过程建模中的研究与应用
6.Research on Attribute Reduction Based on Bi-directional Distance Correlation and Radial Basis Network;基于双向距离关联和径向基神经网络的属性约简算法研究
7.Camera calibration of binocular vision system based on RBF neural network基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究
8.Classifying ships by their acoustic signals with a cross-bispectrum algorithm and a radial basis function neural network基于互双谱与径向基函数神经网络的舰船目标分类(英文)
9.Application Based on Radial Basis Function Neural Networks基于径向基函数神经网络的应用研究
10.Recognition Technology of Speech Signal Based on RBF Neural Network基于径向基神经网络的语音识别技术
11.The RBF neural network based on the Kalman filter algorithm and biradial transfer function基于卡尔曼滤波算法和双径向转移函数的RBF型神经网络
12.Research on Learning Algorithms of Radial Basis Function Neural Networks;径向基函数神经网络的学习算法研究
13.Improvement of RBF Neural Network Learning Algorithm径向基函数神经网络学习算法的改进
14.An Improved Prediction Model Based on Radial Basis Function Neural Network改进的径向基函数神经网络预测模型
15.Hardware implementation of a combined radial basis function neural network组合径向基函数神经网络的硬件实现
16.Research of exchange rate forecast model based on Radial Basis Function neural network径向基神经网络的汇率预测模型研究
17.Influencing Element of RBFN's Classification Performance影响径向基神经网络分类性能的因素
18.Research on the Application of Radical Basis Functions and Neural Network Technology in Reverse Engineering;径向基函数和神经网络技术在逆向工程中的应用研究
相关短句/例句
Process neural network(PNN) with double hidden-layers双隐层过程神经网络
1.Process neural network(PNN) with double hidden-layers model was proposed to detect aeroengine failure.利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。
3)radial basis process neural networks径向基过程神经网络
4)hierarchical radial basis function network层次径向基神经网络
1.A method,based on the hierarchical radial basis function network for calculating the steam enthalpy of the last stage s extraction and of the turbine s exhaust,is being presented.提出了利用层次径向基神经网络计算汽轮机末级抽汽和排汽焓的方法,该方法利用汽轮机结构数据和实际监测数据估算焓值。
5)RBF neural network径向基神经网络
1.A fault diagnosis method for power electronic equipment based on RBF neural network and frequency spectrum analysis;一种基于径向基神经网络和频谱分析的电路元件故障诊断方法
2.Evolutionary design of RBF neural network based on multi-species cooperative particle swarm optimizer;基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计
3.Study on traffic accidents prediction model based on RBF neural network道路交通事故径向基神经网络预测模型研究
6)radial basis function neural networks径向基神经网络
1.Simultaneous determination of Pb~(2+) and Cd~(2+) by oscillographic chronopotentiometry with radial basis function neural networks;径向基神经网络示波计时电位法同时测定铅和镉
2.The Application of the Radial Basis Function Neural Networks in Tomography;径向基神经网络在层析成像中的应用
3.Aimed to supplement previous researches, this paper proposed a new assessment method of surface water quality based on multivariate statistical analysis and Radial Basis Function Neural Networks, which was useful for the large-scale and long-term monitoring.其主要程序为:利用方差分析对各断面多年水质监测样本进行时间与空间尺度上的显著差异性分析,识别出具有显著差异的样本,然后通过层次聚类分析把上述样本进行聚类分组,最后应用径向基神经网络对各组样本进行水质评价,并把此评价结果再分解到各断面各时段,此方法的特点为在不损失信息的前提下能大大减轻水质评价工作量,且客观可信、分辨率高,并能综合反映总体与个别特征。
延伸阅读
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。
