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1)  adaptive neuron fuzzy network
自适应模型神经网络
2)  adaptive fuzzy neural network
自适应模糊神经网络
1.
Studies on prediction of standard entropy of cations by using adaptive fuzzy neural network;
自适应模糊神经网络预测阳离子标准熵的研究
2.
Studies on prediction of the stabilities of metal-HEDTA complex by using adaptive fuzzy neural network;
自适应模糊神经网络预测金属-HEDTA配合物稳定常数的研究
3)  ANFIS
自适应模糊神经网络
1.
This system predicts the thickness error according to errors between predicted rolling forces and measured ones by applying adaptive networks based fuzzy inference system (ANFIS),and then adjusts the gaps of downstream stands dynamically.
应用自适应模糊神经网络控制技术 ,建立了热带精轧机组动态设定系统 ,该系统根据前两个机架实测的轧制力和设定计算的轧制力间误差预测带钢可能出现的厚度偏差 ,根据模糊神经网络的预测结果修正后续机架的辊缝值 ,提高带钢头部厚度精度 。
2.
This article utilizes the character of Gray Theory to predict the economy parameter,and then in order to obtain a better predicting effect,the ANFIS is employed to predict its simulating error.
利用灰色理论本身的特征对经济参数进行预测,并运用自适应模糊神经网络对其拟合误差进行预测,从而达到较好的预测效果。
3.
This article holds the purpose that,by using ANFIS,the eccentricity framework structure under the multi-dimensional earthquake excitation will be controlled,and the controlling force will be mount out through that made ANFIS being the controlling device and inputs the velocity and acceleration.
目的应用自适应模糊神经网络对多维地震动下结构的振动进行主动控制。
4)  adaptive neuro-fuzzy inference system
自适应模糊神经网络
1.
A short-term electricity price forecasting method based on Takagi-Sugeno model and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed.
提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。
2.
The paper discusses a method of subtractive clustering adaptive neuro-fuzzy inference system for short-term load forecasting.
论述了基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS:adaptiveneuro-fuzzyinferencesystem)的短期负荷预测方法。
5)  adaptive neuron-fuzzy inference system
自适应模糊神经网络法
6)  adaptive-network-based fuzzy inference system
自适应模糊神经网络
1.
In this paper,a new modeling method is proposed for the DSPM machine to take into account its nonlinearity more accurately by using adaptive-network-based fuzzy inference system.
为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法。
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。
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参考词条