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1)  self recurrent neural network
自回归神经网络
1.
The self recurrent neural network (SRNN) and its training algorithm are presented.
提出了自回归神经网络拓朴结构及其训练算法,把具有两个“自回归神经网络”的复合控制系统用于主汽温控制,一个作为辨识器,另一个作为控制器。
2)  neural networks scale autoregressive
神经网络尺度自回归(NSA)
3)  Non_linear Autoregressive Neural Network
非线性自回归神经网络
4)  self-recurrent wavelet neural networks (SRWNN)
自回归小波神经网络
5)  Elman recurrent neural network
Elman回归神经网络
1.
Simultaneous determination of CuⅡ,NiⅡ,CrⅢ three-components mixture by Elman recurrent neural network in absorption spectra;
吸收光谱Elman回归神经网络同时测定CuⅡ,NiⅡ,CrⅢ3组分混合物
2.
Elman recurrent neural network ( ERNN) was applied to study the simultaneous quantitative analysis of seriously overlapped spectra of a p-nitrophenol, o-nitrophenol and 2,4-dinitrophenol system.
应用Elman回归神经网络(ERNN)对光谱严重重叠的对硝基苯酚,邻硝基苯酚和2,4二硝基苯酚体系的同时定量测定进行了研究,并与多变量线性回归(MLR)法作了比较。
3.
Elman recurrent neural network(Elman RNN)was applied to study the simultaneous quantitative analysis of overlapping UV spectra.
应用Elman回归神经网络对同时定量分析紫外重叠光谱进行了研究。
6)  recurrent neural networks
回归神经网络
1.
Identification of nonlinear time varying systems based on recurrent neural networks;
基于回归神经网络的非线性时变系统辨识
2.
When its variance is bigger, a recurrent neural networks forecasting model is built.
采用小波变换对日负荷数据进行分解处理 ,使得数据信息相对集中 ,在此基础上将小波分量分解为受气象因素影响的部分与不受气象因素影响的部分之和 ,对受气象因素影响的部分采用回归方法建立气象因素影响模型 ;对不受气象因素影响的部分 ,幅值大的分量建立回归神经网络预测模型 ,进行重点预测 ,而对幅值小的分量建立线形ARMA(p ,q)模型。
3.
The algorithm of identifying was researched based on inner state feedback of recurrent neural networks.
建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。
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