SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法

根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度.     

虚拟化即将进入主流,桌面端落地再成焦点

从相关的调研报告中我们可以看到,虚拟化技术很有可能在今年就成为企业中的主流,这也意味着,在未来,我们所有的办公很有可能将会在虚拟的环境中进行,而虚拟化的落地,也就是实现终端的虚拟桌面,将成为未来企业关注的重点。     

一种用于高分辨飞行时间质谱仪的

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