1) evolving recurrent neural network
进化回归神经网络
1.
Some improvements were presented for a basic evolving recurrent neural network system.
对基本进化回归神经网络系统作了改进 。
2.
The modeling capability of evolving recurrent neural network for Time Series Data and Correlative Data Series is discussed and compared to that of FNN.
重点研究进化回归神经网络对时序数据和关联数据的建模能力。
2) 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。
3) 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。
4) recurrent neural network
回归神经网络
1.
Design of freeway ramp controller based on recurrent neural network;
高速公路匝道回归神经网络控制器的设计
2.
Research and Applications of Evolving Recurrent Neural Networks;
进化回归神经网络的研究及应用
3.
ESA with parameter-varying sliding mode and ESA based on annealing recurrent neural network et al is researched in detail.
回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。
5) Diagonal recurrent neural network(DRNN)
回归神经网络(DRNN)
1.
Conventional PID controller which is tuned at typical operating point can hardly work well at different unit load,so that a two input two output PID controller structure based on Diagonal Recurrent Neural Network(DRNN) is proposed,besides,the learning algorithms of the parameters of DRNN and PID controller are proposed.
固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出DRNN神经网络参数学习算法,并给出PID控制器参数整定算法。
6) 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。
补充资料：神经系统的进化水螅的神经网
李瑞端绘
[图]
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