因子筛选模型与人工神经元网络在滑坡位移预测中的应用,张亚娇,邵长凯,针对滑坡位移随时间变化具有非线性及难以预报的特征,初步探讨了因子筛选模型与人工神经元网络原理相结合的方法在滑坡位移预测中
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依据神经元控制和解耦补偿的思想,引入了一种自适应神经元解耦补偿器,给出了神经元权系数的在线学习方法。在此基础上,通过将模糊控制技术和神经元自适应PID控制技术相结合,提出了一种不依赖于被控对象精确数学
实测可用。由于大多数做的单神经元都是基于具体的模型,但这个是具有鲁棒性的。
感知器只能做简单的线性分类任务.Minsky在1969年出版了一本叫Perceptron的书里面用详细的数学证明了感知器的弱点尤其是感知器对XOR异或这样的简单分类任务都无法解决.Minsky认为如果
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