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1)  neural network information fusion
神经网络信息融合
1.
Nonlinear correction of pressure transducer in copper refining furnace based on neural network information fusion technology;
基于神经网络信息融合的铜精炼炉压力传感器非线性校正
2)  fused neural network
融合神经网络
1.
A temperature model, as a nonlinear dynamic one, was set up on a basis of fused neural network for the hydroelectric plants.
针对水电仿真系统水机温度建模中存在非线性动态数学模型问题,提出了一种采用融合神经网络的温度模型·并且为消除应用中神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的影响,采用了可变学习速度的VLBP算法作为更新网络梯度和权值的算法·在该模型的实际应用中,首先设置多个传感器采集温度参数,然后使用采集数据对神经网络进行离线训练,而后使用训练完成的网络对水机温度参数进行实时在线预测·通过现场数据和网络预测数据的对比分析,证明该模型的实际准确率可达96 5%,可以满足实际仿真的要求
3)  Neural Net(NN)fusion
神经网络融合
4)  information neural network
信息神经网络
1.
This paper discusses the method of the fault predication for self propelled gun engine, the based on nonlinear fit ability of the information neural network analysis.
在分析信息神经网络 (INN)的非线性拟合能力的基础上探讨用于自行火炮发动机运行中的故障预测方法 ,经过多种自行火炮的试验 ,证明试验结果满意。
5)  information network convergence
信息网络融合
1.
Design universal access mechanism for information network convergence;
信息网络融合普遍接入机制设计
6)  neural network integration fusion model
神经网络集成融合模型
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