1) generalized regression neural network
广义回归神经网络
1.
Simultaneous determination of copper(Ⅱ),lead(Ⅱ) and zinc(Ⅱ) in spectrometry using a wavelet packet transform based generalized regression neural network;
小波包变换广义回归神经网络分光光度法同时测定铜铅锌
2.
Study on Method of Generalized Regression Neural Network for Spatial Prediction of Soil Properties;
土壤属性空间预测的广义回归神经网络方法研究
3.
Surface reconstruction aiming at points cloud data based on generalized regression neural network;
应用广义回归神经网络重建点云曲面
2) GRNN
广义回归神经网络
1.
Forecast of industrial waste water volume based on GM-GRNN;
基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
2.
Highway Freight Prediction Method Based on GRNN;
基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究
3.
Freight Volume Forecast Based on GRNN;
基于广义回归神经网络的货运量预测
3) general regression neural network
广义回归神经网络
1.
Parameter-optimized rotated general regression neural network model
一种参数优化旋转广义回归神经网络模型
2.
A general regression neural network model is established for prediction production rate in fracturing wells.
以影响压裂井产量的地层参数和压裂施工参数作为输入变量,压裂后的每米产量为输出变量,建立了压裂井产量预测的广义回归神经网络模型,并根据与目标油井地质参数的欧式距离的大小来选择学习样本。
3.
Based on choosing nine chemistry parameters and right spread coefficient,the recognition pattern of activity of twenty six antagonists has been established by using general regression neural network(GRNN).
选择9个化学参数和合适的扩展系数,对一批26个拮抗药化合物的活性建立了广义回归神经网络识别模式。
4) generalized regression neural network(GRNN)
广义回归神经网络
1.
The generalized regression neural network(GRNN) and the genetic algorithm(GA) are regarded as the artificial intelligence techniques.
广义回归神经网络(GRNN)和遗传算法(GA)都是在模拟人的生理活动进而提出的人工智能技术。
2.
The RBF network function approximation theory and method are introduced,and the method of nonlinear error correction of sensor is presented based on generalized regression neural network(GRNN).
介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。
3.
Aimed at solving the challenging problem of diagnosis for sensor bias and drift faults,a novel approach of sensor fault diagnosis based on generalized regression neural network(GRNN)is proposed.
针对诊断传感器偏置故障与漂移故障的难点问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器故障诊断方法。
5) general regression neural networks
广义回归神经网络
1.
A model based on general regression neural networks(GRNN) has been established to predict the end point of batch pulping cooking.
为了实现制浆蒸煮终点的精确预测,建立了基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型。
2.
A new modeling method based on general regression neural networks(GRNN) of item parameter estimation within IRT(Item Response Theory) was discussed.
探讨了一种新的基于广义回归神经网络(GRNN)的IRT(项目反应理论)项目参数估计建模方法,着重介绍了如何建立网络的输出模式及利用MonteCarlo方法建立网络的输入模式,提出了多种对模型进行改进的方法。
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