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期刊论文,从知网购买下载下来的,基于TS模型的模糊神经网络如何来建立,仿真,应用
所谓的基于神经网络的对话模型,是指一种运用神经网络技术进行对话生成和理解的模型。这种模型利用神经网络的强大表征学习能力,能够模拟人类对话过程中的语义理解和语境把握能力。它通过对大量对话数据的学习和训练
从影响煤矿瓦斯安全因素的非线性特征出发,将模糊系统和人工神经网络有机结合,建立基于模糊神经网络的瓦斯安全状况预测模型。文章分析了模糊神经网络的结构、模糊神经元及其学习算法,介绍了煤矿瓦斯安全决策的模糊
采用学习矢量量化神经网络对软件质量进行预测,提出基于学习矢量量化神经网络的软件模块风险性预测模型,与BP神经网络预测模型相比,实验结果表明提出的模型获得更精确的预测效果。1082007,43(18)C
清晰版人工神经网络算法,喜欢研究人工神经网络的朋友可以研究下
一种新型人工神经网络模型,周晓正,林小竹,提出一种新型人工神经网络模型,称为“基于模式神经元的人工神经网络(PatternNeuronBasedArtificialNeuralNetwork,PNBA
研究了利用人工神经网络对不同频带、栅宽的砷化镓高电子迁移率晶体管进行散射参数和噪声参数提取,基于两个神经网络分别对两组散射参数和噪声参数进行训练学习,比较不同隐含层和神经元数目得出平均相对误差和均方误
利用Landsat7ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较
一般的单级倒立摆神经网络控制,matlab仿真已实现,共同学习
