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基于volterra级数的神经网络实现混沌时间序列的快速预测
基于volterra级数的神经网络实现混沌时间序列的快速预测
来源 :第三届全球智能控制与自动化大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shenqian1015
【摘 要】
:
基于vlterra级数展开,利用Hopfeld神经网络快速和并行处理的特点,建立了混沌时间序列模型,推导了Hopfeld 神经网络的权值公式,实验研究表明了这种模型的有效性。
【作 者】
:
郭双冰
肖先赐
【机 构】
:
电子科技大学电子工程系(成都)
【出 处】
:
第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
:
2000年期
【关键词】
:
级数展开
神经网络
网络实现
混沌时间序列
时间序列模型
实验研究
并行处理
推导
权值
公式
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基于vlterra级数展开,利用Hopfeld神经网络快速和并行处理的特点,建立了混沌时间序列模型,推导了Hopfeld 神经网络的权值公式,实验研究表明了这种模型的有效性。
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