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可以证明这一点的就是在中国情人节之后喜鹊们头上的毛少了很多。
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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。
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根据股票指数时间序列复杂的非线性特性,提出以相空间重构理论与递归神经网络相结合的股票短期预测新方法。
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而进化算法相比于常规的梯度下降算法,用于训练不同的回归网络结构通用性好,且训练过程不受局部极小问题的困扰,适当规模的训练过程可以获得性能良好的神经网络模型。
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随机神经网络(RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点。
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通过比较三种不同的预处理方法,发现在小波变换域利用脑电信号α节律的能量谱可以实现发作预报,而进一步提取包络并作非线性变换可以有效地提高RNN的预报性能。
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结果表明,双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高,优于递归神经网络的预测结果。
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连续搅拌槽反应器实例的应用结果表明,反馈网络能快速、有效地校正动态过程测量数据。
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A New Method for Training RNN via Hidden Representation Estimated by EM Algorithm
利用EM算法估计隐含观测量的回馈神经网络学习新方法
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针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法。
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这种索引结构的优点是对原始数据的量化压缩能够大大减少存储空间,引入的SR树的索引结构也更加适合反向最近邻查询的要求。
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与其他算法的查询效率相比有了一定的提高,特别是在高维空间查询时,体现了良好的性能。
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仿真试验表明,粗集神经网络在图像融合滤波方面的性能优于BP网络和一般的中值滤波器。
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