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[学位论文] 作者：席剑辉,
来源：大连理工大学 年份：2002
本文证明了人工神经网络（ANN）应用于建筑材料系统辨识领域的有效性，主要从微观和宏观两个方面进行了研究。根据具体研究问题的不同，选用不同的网络模型逼近实际系统。 宏观上，......
[期刊论文] 作者：韩敏,席剑辉,程磊,
来源：控制理论与应用 年份：2002
基于RBF(radialbasisfunction)网络和感知器 (perceptron)网络建立起一种新型四层前向神经网络———径向基感知器网络 (RBPN ,radialbasisperceptronnetwork) .该网络主要有以下特点 :1)网络结构上 ,两层隐层选择性连接 ;2 )学习规则上 ,采用同时考虑输入输出......
[期刊论文] 作者：王金城,王旭,席剑辉,
来源：微计算机信息 年份：2001
远程网络通讯对现代控制系统实现远程数据采集具有重要意义。本文介绍了一种基于ＲＳ－４８５总线互连的ＰＣ机之间的远程数据通讯软件的设计思想和其实现方法。...
[期刊论文] 作者：席剑辉,韩敏,王立久,
来源：仪器仪表学报 年份：2001
本文以混凝土抗压强度建模为例 ,介绍一种自组织学习的 RBF算法 ,并与广受欢迎的 BP算法比较。仿真结果表明 ,RBF网络的学习速度显著加快 ,并具有较好的泛化能力 ,能有效地应...
[会议论文] 作者：韩敏,席剑辉,许士国,
来源：第二十一届中国控制会议 年份：2002
本文旨在讨论如何用人工神经网络(ANN)的方法预测河川年径流量,采纳一种新型的神经网络——通用学习网络(Universal Learning Network,ULN).该网络所有节点互连,而且每两个节点之间是带有任意时间延迟的多重连接.以黄河年径流量预测为例,仿真表明,通过学习,ULN......
[会议论文] 作者：韩敏,林云,齐东海,席剑辉,
来源：中国自动化学会2000年哈尔滨学术年会 年份：2000
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[期刊论文] 作者：韩敏,程磊,席剑辉,王立久,
来源：建筑材料学报 年份：2002
为研究如何利用神经网络预测材料化合物构成,建立了一个4层前向型网络.这种网络通过改变神经元非线性变换函数的参数,使连接权调整线性化,从而可提高学习速度,减少计算量,并...
[期刊论文] 作者：韩敏,席剑辉,王立久,王金城,
来源：建筑材料学报 年份：2001
讨论了如何应用人工神经网络(ANN)的方法预测混凝土抗压强度.详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应....
[会议论文] 作者：韩敏,席剑辉,王金城,王立久,
来源：第二十届中国控制会议 年份：2001
本文旨在讨论如何用人工神经网络(ANN)的方法预测材料化合物的构成,介绍一种自组织学习的聚类算法,建立一个四层前馈神经网络.其中,输入信息通过两层隐层映射到输出层,且两层隐层之间为有选择的连接,连接准则由输出样本中包含的信息决定.并以CaO-ALO-SiO系统为......
[会议论文] 作者：韩敏[1]席剑辉[1]许士国[2],
来源：第二十一届中国控制会议 年份：2002
本文旨在讨论如何用人工神经网络(ANN)的方法预测河川年径流量,采纳一种新型的神经网络——通用学习网络(Universal Learning Network,ULN).该网络所有节点互连,而且每两个节...
[会议论文] 作者：韩敏,席剑辉,王金城,林云,王立久,
来源：中国自动化学会2000年哈尔滨学术年会 年份：2000
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[会议论文] 作者：韩敏,席剑辉,王立久,王金城,林云,
来源：中国自动化学会2000年哈尔滨学术年会 年份：2000
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