一种基于时滞反馈神经网络的车辆动力学预测模型、及训练数据获取方法、训练方法.pdf

时滞神经网络模型的动力学研究的任务书.docx 时滞神经网络模型的动力学研究的任务书任务书：任务名称：时滞神经网络模型的动力学研究任务说明：本任务旨在探究带时滞的神经网络模型的动力学行为，包括系统稳定性、同步性以及动力学模式等方面的研究。任务内容： 1.对时滞神经网络模型进行建模，并分析模型的特点和动态行为。 2.分析时滞对神经网络动力学行为的影响，特别是时滞的大小和分布对神经网络同步性的影响。 3.研究带时滞的神经网络的稳定性问题，分析系统的自适应能力和鲁棒性。 4.探讨不同初始条件下，神经网络模型的动力学模式，特别是稳定周期解和混沌行为等。任务要求： 1.对神经网络、非线性动力学、控制理论等方面具有较为扎实的理论基础。 2.熟

2024-02-20 约小于1千字 2页立即下载

具有混合时滞细胞神经网络模型的动力学研究综述报告.pptx 具有混合时滞细胞神经网络模型的动力学研究综述报告汇报人：2024-01-16RESUMEREPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARY 目录CONTENTS引言混合时滞细胞神经网络模型概述动力学行为分析数值模拟与实验验证结果讨论与对比分析结论与展望 REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME01引言 神经网络模型神经网络模型是模拟人脑神经元连接方式的计算模型，具有强大的自学习、自组织和自适应能力，被广泛应用于模式识别、图像处理、智能控制等领域。混合时滞现象在神经网络中，信号传输和处理需要时间，导致网络状态的变化不仅与当前时刻的输入有关，还与过

2024-06-27 约3.42千字 24页立即下载

一种神经网络模型的训练方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836792 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110058851.1 (22)申请日 2017.12.29 (62)分案原申请数据 2017114

2023-06-06 约3.14万字 26页立即下载

基于D算子的时滞分层抑制细胞神经网络动力学特性深度剖析.docx 基于D算子的时滞分层抑制细胞神经网络动力学特性深度剖析一、引言 1.1研究背景与意义在现代科技的飞速发展中，神经网络作为人工智能领域的重要研究方向，一直备受关注。细胞神经网络（CellularNeuralNetworks,CNNs）作为一类特殊的神经网络，由大量的细胞单元组成，这些细胞单元按照一定的拓扑结构相互连接，通过局部的相互作用来实现全局的计算和信息处理。由于其具有并行处理能力、局部连接特性以及对复杂系统的强大建模能力，在众多领域得到了广泛应用。时滞在许多实际系统中是不可避免的。在生物神经系统中，神经元之间的信号传递需要一定的时间，这就产生了时滞；在通信系统中，信号的传输和

2025-03-03 约5.74万字 35页立即下载

神经网络模型的训练方法和装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361678 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 20201

2023-06-20 约1.77万字 16页立即下载

含时滞的功能性神经网络集体动力学行为研究.pdf 摘要自20世纪50年代以来，许多学者对复杂生物神经网络建模与集体动力学行为进行了深入的研究。生物神经网络作为产生感觉、学习、记忆和思维等认知功能的感官系统，是多层次的超大型信息网络，也是目前发现的最复杂的非线性动力学系统。神经元是构成生物神经网络的基本单元，其对环境条件具有敏锐的感知能力。科学家为了模拟神经元的这一特性，建立了各式功能性神经元模型。为了研究时间延迟与环境条件对功能性神经网络集体动力学行为的影响，本文利用计算机程序语言，建立了功能性神经网络模型，通过改变时间延迟，耦合强度与环境条件等参数来观察网络的集体动力学行为变化模式。首先，我们以热敏FHN神经元模型作为节点

2025-03-27 约7.81万字 57页立即下载

D算子型时滞分层抑制细胞神经网络动力学：理论、分析与应用洞察.docx D算子型时滞分层抑制细胞神经网络动力学：理论、分析与应用洞察一、引言 1.1研究背景与意义 神经网络的研究始于20世纪中叶，其发展历程波澜壮阔且充满变革。1943年，麦卡洛克（WarrenS.McCulloch）与皮茨（WalterPitts）提出了第一批人工神经元的数学模型，将生物神经元抽象为二值输出单元，当输入加权和超过某个阈值时输出1，否则输出0，这一简单模型奠定了神经网络的基本构架。1949年，赫布（DonaldHebb）提出“赫布学习规则”，即“用进废退”原理，为神经网络学习算法提供了生物学启示。1957年，罗森布拉特（FrankRosenblat

2025-03-03 约2.94万字 22页立即下载

一类随机时滞神经网络的动力学行为研究的开题报告.docx 一类随机时滞神经网络的动力学行为研究的开题报告一、研究背景 神经网络（NeuralNetwork,NN）具有高度的解释能力和非线性复杂性，使它成为当前的一种前沿技术。在大量应用领域，如控制、识别、优化和预测等方面已经取得了许多成功。然而，实际系统的某些特性使得神经网络难以进行精确建模，其中最重要的一个特性是时间延迟（Time-Delay）。该特性经常存在于控制、通信、生物和医学系统中，并且它是使这些系统具有非常复杂的动力学行为的一个重要因素。因此，研究时滞神经网络的动力学行为是一个非常关键的问题。此外，随机因素对时滞神经网络的动力学行为也有重要影响。当前，针对非线性系统的随机建模方法已经得

2024-05-22 约1千字 2页立即下载

一种神经网络训练方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819152 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202010817216.2 (22)申请日 2020.08.14 (71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司

2023-06-03 约4.1万字 36页立即下载

基于卷积神经网络的钢筋模型训练方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344877 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110637095.8 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-20 约1.3万字 11页立即下载

基于神经网络、多分辨分析和动力学重建理论的股市趋势预测.pdf

2018-08-03 约小于1千字 9页立即下载

一种神经网络模型训练方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114943331 A (43)申请公布日 2022.08.26 (21)申请号 202110181147.5 (22)申请日 2021.02.09 (71)申请人广州视源电子科技股份有限公司地址

2022-10-15 约2.34万字 19页立即下载

一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114943330 A (43)申请公布日 2022.08.26 (21)申请号 202110172561.X (22)申请日 2021.02.08 (71)申请人广州视源电子科技股

2022-10-17 约2.86万字 24页立即下载

一种安全高效的横向联邦神经网络模型训练方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114548429 B (45)授权公告日 2022.08.12 (21)申请号 202210452869.4 G06F 21/60 (2013.01) (22)申请日 2022.04

2023-05-10 约2.32万字 14页立即下载

基于振动数据的井工煤矿灭火控制的神经网络的训练方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361557 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202011521602.3 (22)申请日 2020.12.21 (71)申请人南京仁智网络科技有限公司

2023-06-18 约2.37万字 22页立即下载