1) artificial neural network
工神经网络
1.
The artificial neural network has been widely used in the forecast and prediction due to the development of its theorectical basis and computer technology.
人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。
2) BP artificial neural network
BP人工神经网络
1.
Calculation of thixotropic stress of waxy crude oil by BP artificial neural network;
基于BP人工神经网络的含蜡原油触变应力计算
2.
Application of BP artificial neural network model in forecast of quantity of precipitation;
降水量的BP人工神经网络预测模型及其应用
3.
Dividing of Soil and Water Loss Grade with BP Artificial Neural Network;
应用BP人工神经网络技术划分水土流失等级
3) Artificial Neural Network(ANN)
人工神经网络(ANN)
1.
The prediction model for the kinematic viscosity of vacuum gas oil at 40℃ and 100℃ was established based on the detail hydrocarbon types by stepwise regression method and artificial neural network(ANN).
采用逐步线性回归和人工神经网络(ANN)方法,建立了基于烃类组成的40℃和100℃的直馏减压馏分(VGO)运动黏度的预测公式;讨论了不同回归因子和不同回归方法对模型建立的影响。
4) ANN
人工神经网络
1.
ANN study on gas chromatographic retention indices of alkene series;
人工神经网络对烷烃同系物气相色谱保留指数的预测
2.
Using Artificial Neural Network(ANN) to quantitatively predict allopurinol release from HPMC sustained release tablets;
人工神经网络预测别嘌醇HP MC缓释片药物释放
3.
Discussion about Hidden-layer Structure of Electrode Property Prediction System Based on ANN;
基于人工神经网络的焊条性能预报系统隐含层结构讨论
5) artificial neural networks
人工神经网络
1.
The expert system of electrical upsetting process for valve based on artificial neural networks;
基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家系统
2.
Prediction of the flash points of alkanes by group bond contribution method using artificial neural networks;
人工神经网络基团键贡献法预测烷烃闪点
3.
Analysis of regional competitiveness of Chinese iron and steel industry by using artificial neural networks;
中国钢铁工业区域竞争力的人工神经网络判定
6) artificial neural network(ANN)
人工神经网络
1.
In this article,artificial neural network(ANN) model was presented to simulate reactive distillation.
利用人工神经网络(ANN)模型来模拟反应精馏过程。
2.
The analysis model of the artificial neural network(ANN) between dominating factors and prediction index for size-limited structures was built.
利用煤巷掘进过程中所暴露出的大量的煤层信息,确定了与煤巷掘进前方小构造存在密切关系的影响因素,分析了煤层倾角、煤层厚度、涌水量、瓦斯等各个影响因子,选出主控因子,建立主控因子与煤巷掘进前方小构造预测危险性指数间的人工神经网络(ANN)分析模型,求取了各影响因素对前方小构造预测的权重系数,并建立了煤巷掘进前方小构造预测预报的ANN模型及其判据。
3.
By means of artificial neural network(ANN),continuous aging proess of Mg-Al hydrotalcite is under review to seek optimal operating condition.
采用人工神经网络方法对镁铝水滑石的连续晶化过程进行了研究,以便找出最佳的晶化条件。
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