高阶神经网络相关论文
神经网络是由大量简单神经元组成的复杂网络系统,尽管其概念是独立产生的,但随着时间的流逝,它与其他学科自然的结合在一起,并且在......
自20世纪80年代以来,人工神经网络便一直是人工智能领域的研究热点之一.它是对人脑神经元网络从信息处理的角度进行抽象,建立一个......
心电图(ECG)的自动识别及分类一直是较难解决的问题,曾有文献指出利用高阶神经网络的平移旋转不变性,对规整的心电图信号进行分类,......
介绍了人工神经元网络在晶闸管三相桥式整流电路故障诊断中的应用.较详细地介绍了高阶BP算法及其与普通BP算法的差异.电力系统故障......
利用微积分中值定理和不等式技巧,通过构造Lyapunov函数,研究一类中立型高阶时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性,并给出......
计算机视觉检测由于其检测的多样性、灵活性和快速性,对于实现柔性制造具有重要的意义,然而目前视觉检测只能用于专门的检测领域,......
在物理、生物、互联网控制等系统中,时滞的存在是不可规避的,因此为了得到系统的稳定条件,必须将时滞也考虑在内.本文研究了具有比......
BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题.高阶神经网络从一定意义上克服了......
随着人工神经网络(ANN)理论和技术的不断发展,人们加深了对高阶神经网络映射能力的研究。本文对高阶神经网络实现有限集A(?)R~n→......
该文系统地讨论具有二阶连接权的Ｍａｒｋｏｖ－ｃｈａｉｎ Ｅｎｃｏｄｅｄ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ Ｍｅｍｏｒｙ的最大容量问题，推导出计算的公式，取得了明显优于一阶连接权条件下的有关性能，特别是，存储容量......
该文提出了旨在降低高阶神经网络拓扑复杂度，使冗余连接权可被自动去除的删减算法，并应用于高阶神经分类器的稀疏化实现。模拟实验结......
针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔......
随着互联网技术的飞速发展,生活水平的不断提高,越来越多的用户加入到互联网中,网络规模日益扩大；各种网络应用也是层出不穷,网络中......
众所周知,稳定性问题是控制系统设计中的首要问题.在自动控制理论中,Lurie控制系统是一类非常重要的非线性控制系统,它的稳定性研......
现有的贝叶斯网络结构自适应学习算法往往具有很高的算法复杂度，其最大的问题在于不能用于解决复杂的实际问题。基于这一现状，本文首......
近年来，高阶神经网络由于具有更大的存储能力、更快的收敛速度及更强的容错性而受到广泛关注。尤其足高阶延时神经网络平衡点的稳定......
提出了一种机械零件在线自动检测的形状识别系统.该系统以零件各边的长度、角度、圆心角和与邻边夹角4特征来表示零件的形状，并采用......
期刊
本文针对非线性挠性结构的姿态控制，提出了一种基于高阶神经网络及径向基函数网络（RBFN）相结合的网络模型，用于非线性挠性结构的动态系......
BP神经网络近年来广泛地应用于遥感图象分类 ,但是它也有多层感知器神经网络的通病 ,即隐含层及其节点数问题、局部最小问题、训练......
讨论高阶连续Hopfield型神经网络平衡态的全局指数稳定性和局部指数稳定性问题 ,得到了网络平衡态指数稳定的简单充分条件和指数收......
本文讨论高阶连续型Hopfield神经网络平衡态的性质 ,包括平衡态的存在唯一性和稳定性 .借助于Ba nach不动点原理和Lyapunov方法得......
目的:提高假肢分类训练的速度和准确率. 方法:采用一种高效率的高阶神经网络--Pi-Sigma网络,并针对肌电信号的非平稳特性,对用小波......
针对一类非线性组合大系统 ,提出一种用高阶神经网络逼近互联大系统的新型设计方法。首先用高阶神经网络逼近非线性组合大系统中的......
为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型,利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上,考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最......
利用不动点理论和微分不等式分析等技巧，研究了变时滞高阶神经网络概周期解存在性与全局指数收敛性，并且给出了一些新的判别准则．......
提出了一种机械零件在线自动检测的形状识别系统，该系统以零件各边的长度、角度、圆心角和与邻边夹角4特征来表示零件的形状，并采用......
提出了一种利用高阶神经网络拟合ＶＦ型ＡＤＣ输出特性的新方法，实现了ＶＦＣ１１０芯片在４ＭＨｚ满量程时的非线性估计．设计了两种动态在线标定电路用于提高采样......
在多示例学习（MIL）中,包是含有多个示例的集合,训练样本只给出包的标记,而没有给出单个示例的标记。提出一种基于示例标记强度的MIL......
高阶神经网络灶神经网络研究的一个重要分支．本文介绍了高阶神经网络的概念、结构和优越性，讨论了ＴＣ等几个实际应用问题，同时阐述了高阶......
ＢＰ神经网络近年来广泛地应用于图象分类，但是它也有多层感知器神经网络的通病，即隐含层及其节点数问题，局部最小问题、训练速度问题等，为......
交通诱导是智能运输系统的主要研究内容和解决城市网络局部拥挤的最佳途径。...
目的；提高假肢分类训练的速度和准确率。方法：采用一种高效率的高阶神经网络－－Ｐｉ－Ｓｉｇｍａ网络，并针对肌电信号的非平稳特性，对用小波变换提取的表面......
心电图（ＥＣＧ）的自动识别用分类长期以来一直是较难解决问题，特别是当截取ＥＣＧ信号的起点不同（相当于信号发生平移）及有基线漂移（相当于信号发生旋......
讨论高阶连续Hopfield型神经网络平衡态的全局指数稳定性和局部指数稳定性问题，得到出网络平衡态指数稳定的简单充分条件和指数收敛......
在综合分析网络纵向、横向灰色关联分析特点的基础上提出了一种新的基于灰色关联分析的剪枝算法,并将其用于训练高阶神经网络.该算......
随着人工神经网络（ＡＮＮ）理论和技术的不断发展，人们加深对高阶神经网络映射能力的。本文对高阶神经网络实现有限集Ａ包含于Ｒ＾ｎ→有限集Ｂ包含于Ｒ的......
利用迭合度理论得到了周期解的存在性的充分条件,然后利用微分不等式分析技巧得到周期解的唯一性及其全局指数稳定性的一个新的判......
在汪涛文献基础上提出了一个具有节点偏置的高阶神经网络模型、给出了模型的哈密顿量和学习算法,证明了学习算法的收敛性,该模型能......
对于具有相似性的一类不确定复杂系统，应用高阶神经网络逼近各个子系统的互联项，设计了控制器，即提出了难以解决的互联项问题的高阶神......
BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了......
本文讨论了二层高阶神经网络的能力问题。主要有三个方面的结果：（１）证明了任意布尔函数可由二层高神经网络实现；（２）给出了二层高阶神经网络......
提出了一种用高阶神经网络算法来诊断电力变换器故障的方法。以Buck变换器的故障诊断为例,设计高阶神经网络的诊断结构。采取Buck......
目的探索高阶神经网络模型中的学习算法。方法通过在高阶神经网络模型中引入新的学习算法增强高阶神经网络模型性能，给出了新学习算......
对于高阶和低阶CGNN的工作前人做了很多,其中论及的网络都属于文章中讨论的高阶Cohen-Grossberg神经网络的某种特殊情况.讨论了此......
文章首先利用Brouwer不动点定理得到了平衡点存在性的充分条件，然后利用不等式分析技巧得到平衡点的唯一性及全局指数稳定性的一个......
本文首先研究完全连接型高阶神经网络的逼近能力,并证明了定义在{0,1}~N上的任意布尔函数都可以由完全连接的高阶神经网络来实现。......
