讨论了多层感知器神经网络(MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。
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Improvement of the Resolution of MUSIC Method with the Perceptron Training Algorithm
用感知机学习算法改善MUSIC测向算法的分辨率
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介绍了金刚石钻头设计专家系统中的配方设计子系统(BPFES),包括多层感知机数学模型和BP算法,专家子系统的设计,钻头配方参数样本的网络训练;
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数值试验结果表明:在相同的试验条件下,带阈值模糊感知器算法有限收敛,并且与不带阈值的模糊感知器算法相比,收敛速度在多数情况下加快。
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Symbol Logic Inference System Based on Recurrent Multi-layer Perceptron Neural Networks
基于循环多层感知器神经网络的符号逻辑推理系统
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internet bank customer mining based on fuzzy c-means clustering and perceptron
基于模糊均值聚类和感知机的网络银行客户挖掘
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主要讨论人工神经元与感知器以及人工神经网络模型, 包括BP神经 网络和阳F神经网络.
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基于模糊信息处理和多层前馈感知器提出了汽轮机凝汽设备的故障诊断方案.
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分别利用带阈值和不带阈值的模糊感知器对五组训练样本进行分类.
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Nevertheless it cannot be minimized by most existing perceptron learning algorithms.
然而,现有的感知器学习演算法无法轻易的对这个函数最佳化.
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实验表明,跟其它感知器训练算法相比,MM算法在分类间隔的性质、分类错误率、训练速度等方面具有较好的性能,也基于此,本文用MM算法训练感知器。
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这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿。
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介绍一种用循环多层感知器神经网络实现符号逻辑推理系统的方法。
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