高阶神经网络相关论文
神经网络是由大量简单神经元组成的复杂网络系统,尽管其概念是独立产生的,但随着时间的流逝,它与其他学科自然的结合在一起,并且在......
自20世纪80年代以来,人工神经网络便一直是人工智能领域的研究热点之一.它是对人脑神经元网络从信息处理的角度进行抽象,建立一个......
在物理、生物、互联网控制等系统中,时滞的存在是不可规避的,因此为了得到系统的稳定条件,必须将时滞也考虑在内.本文研究了具有比......
BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题.高阶神经网络从一定意义上克服了......
随着互联网技术的飞速发展,生活水平的不断提高,越来越多的用户加入到互联网中,网络规模日益扩大；各种网络应用也是层出不穷,网络中......
近年来，高阶神经网络由于具有更大的存储能力、更快的收敛速度及更强的容错性而受到广泛关注。尤其足高阶延时神经网络平衡点的稳定......
提出了一种机械零件在线自动检测的形状识别系统.该系统以零件各边的长度、角度、圆心角和与邻边夹角4特征来表示零件的形状，并采用......
期刊
讨论高阶连续Hopfield型神经网络平衡态的全局指数稳定性和局部指数稳定性问题 ,得到了网络平衡态指数稳定的简单充分条件和指数收......
本文讨论高阶连续型Hopfield神经网络平衡态的性质 ,包括平衡态的存在唯一性和稳定性 .借助于Ba nach不动点原理和Lyapunov方法得......
目的:提高假肢分类训练的速度和准确率. 方法:采用一种高效率的高阶神经网络--Pi-Sigma网络,并针对肌电信号的非平稳特性,对用小波......
针对一类非线性组合大系统 ,提出一种用高阶神经网络逼近互联大系统的新型设计方法。首先用高阶神经网络逼近非线性组合大系统中的......
为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型,利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上,考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最......
利用不动点理论和微分不等式分析等技巧，研究了变时滞高阶神经网络概周期解存在性与全局指数收敛性，并且给出了一些新的判别准则．......
在多示例学习（MIL）中,包是含有多个示例的集合,训练样本只给出包的标记,而没有给出单个示例的标记。提出一种基于示例标记强度的MIL......
在综合分析网络纵向、横向灰色关联分析特点的基础上提出了一种新的基于灰色关联分析的剪枝算法,并将其用于训练高阶神经网络.该算......
利用迭合度理论得到了周期解的存在性的充分条件,然后利用微分不等式分析技巧得到周期解的唯一性及其全局指数稳定性的一个新的判......
对于具有相似性的一类不确定复杂系统，应用高阶神经网络逼近各个子系统的互联项，设计了控制器，即提出了难以解决的互联项问题的高阶神......
目的探索高阶神经网络模型中的学习算法。方法通过在高阶神经网络模型中引入新的学习算法增强高阶神经网络模型性能，给出了新学习算......
文章首先利用Brouwer不动点定理得到了平衡点存在性的充分条件，然后利用不等式分析技巧得到平衡点的唯一性及全局指数稳定性的一个......
提出了将CMAC网络与PD控制器相结合的机器人在线自学习控制器，通过引入高阶网络的概念，采用简单的叠加处理法将多维输入空间的CMAC神......
本文给出了一种通过运用遗传算法对海藻受激荧光光谱进行特征提取和分类的最优化神经网络结构.比较精确的是,它运用一种非线性过滤......
随着智能运输系统的广泛应用，实时交通流量预测的重要性也日益显著。本文介绍了预测模型发展过程中比较重要的几个模型，并由此引出人......
数据融合技术是路径诱导过程中的一项关键技术。文中以数据融合技术中的高阶神经网络技术的研究为主，通过对交通路网的分析，建立模型......
基于高阶神经网络理论,提出一种适用于大型回转机组各种变工况条件的机组运行工况多参数快速评估方法.试验研究结果表明,快速评估......
传统的神经网络是由多层的求和单元构成的，例如多层感知器等．这些网络不但是学者们研究的热点并且已经在各个领域得到了广泛应用．由于......
根据一种全新的仿生模式识别理论,提出了采用神经网络实现并完成说话人识别的新方法。该方法利用高阶神经网络形成的复杂包络在特......
本论文主要讨论了几类具混合时滞的高阶神经网络模型的动力学性质,讨论了这些神经网络模型的周期解和概周期解的存在性,唯一性和指......
近年来四旋翼无人机成为时代的弄潮儿,由于其具有成本低、无人员伤亡风险、机动性能好、机械结构简单等优点,因此它在军用和民用领......
交通系统模拟是一门在数字计算机上进行交通实验的先进技术。通过对交通系统的模拟研究,可以得到交通流状态变量随时间和空间变化......
BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类，但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了......
