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为您找到包含“Neural Network”的内容共1476

MA Dan,BAI Qing-sheng

introduced to solve the grey-neural network combination forecast model. Based on many examples, the new urban

2008-10-04

School of Sciences, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China,School of Mines, China University of Mining and Technology

#Mathematics#

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Ma Dan,Zhou Shengwu

partial elasticity theory and BP neural network, a new method is established to solve the combinatorial

2008-10-10

the National Natural Science Foundation (10671205

School of Science, China University of Mining and Technology,School of Science, China University of Mining and Technology

#Mathematics#

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郑子杰,王虎

2007-07-09

本文简要介绍了神经网络(Neural Network)及模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)的特点以及发展状况,并给出了模糊神经网络在智能控制中的几种应用,同时指出了今后研究中有

教育部重点项目(03120

武汉理工大学,武汉理工大学

#计算机科学技术#

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李文正,孙伟

2011-04-25

本文介绍了重介质悬浮液密度在整个选煤过程中的重要性,综合神经网络和模糊控制的优点,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的悬浮液密度控制算法。以模糊控制器抽象

中国矿业大学信息与电气工程学院,中国矿业大学信息与电气工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

本文收录在矿山机械,2011,39(9):96-99.

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杨端端,金连文

2003-12-10

本文应用单层函数连接神经网络(Flat Functional-link Neural Network)来对字符书写轨迹进行实时预测。对于非平稳随机信号的预测问题,传统的神经网络需要大量的时间和样本

国家自然科学基金、广东省自然科学基金(60275005, 011611

华南理工大学电子与信息学院,华南理工大学电子与信息学院

#力学#

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吕鹏,李志俊,李仑

2017-05-27

本文提出单隐层复值神经网络(Complex-Valued Neural Network, CVNN),并对网络结构,参数和算法进行了介绍,对输入数据,网络权值和偏置项参数进行复数转换。采用适当的误差

武汉理工大学自动化学院,武汉 430070,武汉理工大学自动化学院,武汉 430070,武汉理工大学自动化学院,武汉 430070

#电子、通信与自动控制技术#

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詹逸超,张洪刚

2019-12-26

神经网络(convolutional neural network,CNN)提取图像特征,并使用编码器-解码器结构的循环神经网络(recurrent neural network,RNN),将特征翻译

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京  100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京  100876

#计算机科学技术#

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朱睿,李朝锋

2015-11-11

卷积神经网络(Convolutional neural network)是当前图像处理领域的研究热点。本文提出了一种基于卷积神经网络的JPEG2000压缩图像质量评价方法。该模型由一层包含20个卷积

江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122,江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122

#计算机科学技术#

本文收录在计算机应用与软件,2017,34(1):175-179.

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Zhang Dongzhi,Xia Bokai,Fu Tao

Some parameters affecting the measurement of water content in oil/water two-phase flow are detected using multi-sensor technology, and a novel hybrid intelligent prediction model is proposed to improve measuring precision of water content. Some advanced information processing technologies, such as neural networks optimized by hybrid genetic algorithm, combined meathod for decisions of multiple modules, are introduced in this intelligent prediction model, which guarantee a good prediction effect with global and fast convergence, strong generalization capability and high precision. The research result in this paper is shown that prediction precision is improved to a great extent in the all-round measuring range for water content, while the development cost is at a low valuation. It is a new and effective method for measuring water content in oil/water two-phase flow.

2007-04-11

China University of Petroleum (East China),China University of Petroleum (East China),China University of Petroleum (East China)

#Electrics, Communication and Autocontrol Technology#

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