1) multi-layer feedback chaotic neural networks
多层反馈混沌神经网络
2) recurrent multilayer neural network
多层反馈神经网络
1.
Based on an electric submersible pumping system in Daqing oil field,the project is psesented to identify rotating speed of pumping motor with and without converter by recurrent multilayer neural network(RMNN) and to monitor dynamic status of the electric submersible pumping system at the downhole.
针对大庆油田某试验井潜油电机使用情况,给出了在工频和变频条件下应用多层反馈神经网络RMNN(recurrentmultilayer neural network)实现电机转速辨识的方案,以便对潜油电机动态运行进行实时监测。
3) chaotic neural network
混沌神经网络
1.
Hyperchaos complication of chaotic neural network;
混沌神经网络中的超混沌复杂性研究
2.
Study on chaotic neural network with sinusoidal function;
正弦函数混沌神经网络研究
3.
Hyperchaos of chaotic neural network;
混沌神经网络中的超混沌
4) chaotic neural network(CNN)
混沌神经网络
1.
This paper presents a chaotic neural network(CNN) model through adding chaotic control quantities to each neuron.
将该混沌神经网络应用于解决QoS组播路由问题,提出了基于该混沌神经网络的QoS组播路由算法。
2.
Especially,chaotic dynamics was introduced to neurons,and a multilayer chaotic neural network(CNN) architecture was built.
把混沌特性引入到神经元，构造了一种新的多层混沌神经网络结构，同时推导了相应的学习算法。
5) chaotic neural networks
混沌神经网络
1.
Delay feedback control method in chaotic neural networks.;
混沌神经网络的延时反馈控制
2.
Study on the delayed feedback control of chaos in chaotic neural networks;
混沌神经网络的延时反馈控制研究
3.
Dynamics of Transiently Chaotic Neural Networks and a Class of Delay Differential Equations;
瞬时混沌神经网络和一类时滞微分方程的动力学性质分析
6) chaos neural network
混沌神经网络
1.
Identification on the two-phased flow-type of DNA coding and chaos neural network;
DNA编码和混沌神经网络的两相流型辨识
2.
Chaos forecast and control of power systems based on chaos neural network model;
基于混沌神经网络模型的电力系统混沌预测与控制
3.
In this paper, a new model of chaos neural network based on simulated annealing strategy is proposed.
提出了一种新的基于模拟退火策略的混沌神经网络模型,并结合变尺度混沌优化方法,将其应用于转子碰摩故障的诊断。
补充资料：《网络分析和反馈放大器设计》
论述网络分析和反馈放大器设计的名著，H.W.博德著，1945年在美国出版。作者在本书中叙述并发展了网络的一般理论，首先提出在一个网络中任何元件的回归差F 等于该元件具有正常值时的网络行列式与该元件值为零时网络行列式之比,推导出回归比T和环路传输μβ的关系
F＝1+T＝1-μβ
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
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