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循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 相似文献
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介绍一种基于快速平台测井要求的多通道核能谱测井仪设计方案。复杂可编程逻辑器件的应用使仪器功能增强,规模减小。该系统可对岩性密度长短源距脉冲信号、自然γ能谱脉冲信号进行多道脉冲幅度分析,并对补偿中子测井信号及井下多路常规模拟信号、脉冲信号进行数字化采集。数据传输采用曼彻斯特编码,传输方式可选择20kB/s半双工(兼容Atlas 3508)或下行20kB/s、上行41.66或93.75kB/s全双工方式(兼容Atlas WTS),适应挂接到不同测井系统的需要。 相似文献
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在刚刚结束的2008北京国际通信展上,中国移动手机电视业务平台的总集成商及提供商融创天下展出了视频压缩编码技术TIVC,该技术可以在40kbit/s低速无线网络下清晰流畅播放流媒体。 相似文献
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