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提出一种基于BP神经网络的二步检查法实体匹配新算法，将基于学习的思想引入到异构数据库实体匹配领域中，避开了传统方法计算属性权重的问题。实验结果显示，该算法很有效，能明显提高实体匹配的查准率，有较强的环
一种基于RBF神经网络的并网逆变器自适应控制算法研究,何传燕,黄琦,并网逆变器控制系统是一种典型的非线性离散系统,工程上,主要采用PID实现。常规的PID控制方法自适应较差,不易处理并网逆变器中的
Lotka–Volterra递归神经网络实现竞争层模型的基础
针对传统通用网络爬虫的自身固有的缺陷，结合本体的相关理论，提出了一种基于语义本体的网络爬虫的相关模型。
提出并实现了一种结合前馈型神经网络和K最近邻的文本分类算法。其中，在选取特征项时考虑到Web文本不同标签组所代表的意义和权重有所区别，采用了一种改进的TFIDF特征选择法。最后对设计的分类器进行了开放
popfnn神经网络,它是一种模糊伪输出的神经网络(pseudo-outer-production fuzzy nerual network).可用于模式识别
基于递归神经网络的广告点击率预估，涉及随机森林、python、LSTM等。
基于C#实现的递归神经网络类库，设计精良，适合做人工智能产品使用。
基于递归模糊神经网络的PEMFC温度控制研究
递归神经网络论文就网络结构网络学习算法的选定训练程序的编写，网络参数的选定等所写的论文。
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