1) WNN predictor
小波神经网络预测器
2) Neural network predictor
神经网络预测器
1.
The Fault Diagnose Based on Neural Network Predictor for Pressure Sensor in HTG System;
基于神经网络预测器的静压式油罐计量系统压力传感器的故障诊断
3) wavelet neural network combined-forecasting model
小波神经网络组合预测模型
4) wavelet neural network predictive control strategy
小波神经网络预测控制策略
1.
Furnace-temperature wavelet neural network predictive control strategy
加热炉炉温的小波神经网络预测控制策略
2.
With regards to the characteristics of large time delays,nonlinear and uncertainty,the wavelet neural network predictive control strategy was proposed to control the furnace-temperature of the reheating furnace.
针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。
5) neural network forecast
神经网络预测
1.
An artificial neural network forecast model for shaft lining non-mining fracture;
煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测
6) neural network prediction
神经网络预测
1.
A real time intelligent control method including the advantage of artificial intelligence ,expert control,fuzzy control, neural network prediction and adaptive control was put forward in this paper aimed to design a integrated real time hierarchical intelligent control system.
本文提出一种实时智能控制方案 :融合人工智能、专家系统、模糊控制、神经网络预测和自适应控制的优点 ,设计成一个集成环境的实时递阶智能控制系统。
2.
methods from static,centralized dynamic,decentralized dynamic to behavior based were reviewed,their performances were analyzed and compared The new intelligent routing approach based on multi agent systems and neural network prediction was presented Simulation results demonstrated it s outstanding by virtue of its upstanding distribution and intelligenc
提出全新的基于多Agent系统和神经网络预测的智能路由策略。
3.
In the paper,on the bases of demerit-analysis of route-selecting methods being used in switch,a new routing approach based on neural network prediction was presented,including performance indicators,routing method,and recurrent neural n.
本文针对目前所使用的路由选择方法的不足 ,提出基于神经网络预测的新的路由选择方法 ,包括性能指标、选路思想和递归神经网络预测等 。
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