维普中文期刊产品整合服务
共被期刊论文引用了1次 您的检索式:您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
    题名 作者 年代 出处 被引量
1广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)显示文摘系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出(MINO)系统以及多输入多输出(MIMO)参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高'黑盒'的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络'黑盒'系统的模型识别能力.秦雨萍 张双 蒲志林 2013四川师范大学学报(自然科学版)2013,36,4:0
返回顶部 每页显示:
共1页 首页 上一页 第1页 下一页 末页 /1 跳转

网站首页 | 关于我们 | 联系我们 | 产品服务 | 客服中心 | 广告服务 | 版权声明 | 网站联盟 | 友情链接 | 售卡网点

版权所有© 渝B2-20050021-1 渝公网安备 50019002500403号 违法和不良信息举报中心

互联网出版许可证 新出网证(渝)字10号 全国400电话 - 免长途话费