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本文运用一典型的人工神经网络模型─“反向传播”模型,对高氧化态(Ⅱ─Ⅳ)三核金属簇合物的构型分布进行了分析,得到了较好的分类、预报结果为化合物结构分析提供了新的工具。 相似文献
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Various wireless systems and the research preceding their practical use in China are described. The topics discussed include research establishments, research and development projects underway, challenges inherent to digital radio, and expansion opportunities afforded by satellite communications 相似文献
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为保障临盘采油厂的大泵井正常生产 ,购进了自旋式脱接器。这种脱接器由上体和下体两部分组成 ,上体包括轨道管和轨道套 ;下体包括接头、挡圈、弹簧、滑套和中心杆。自旋式脱接器可在任意位置和角度对接和脱开 ,对接和脱开时只需下放和上提抽油杆柱即可完成。当泵砂卡时 ,左旋抽油杆柱即可脱开 ,解决了砂卡井脱接器不能脱开的难题。该脱接器可重复对接12 0次以上 ,耐疲劳寿命 7× 10 7次以上 相似文献
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Improving signal prediction performance of neural networks through multiresolution learning approach. 总被引:1,自引:0,他引:1
Yao Liang Xu Liang 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2006,36(2):341-352
In this paper, we extend the original work on multiresolution learning for neural networks, and present new developments on the multiresolution learning paradigm. The contributions of this paper include: (1) proposing a new concept and method of adjustable neural activation functions in multiresolution learning to improve neural network learning efficacy and generalization performance for signal predictions; (2) providing new insightful explanations for the multiresolution learning paradigm from a multiresolution optimization perspective; (3) exploring underlying ideas why the multiresolution learning scheme associated with adjustable activation functions would be more appropriate for the multiresolution learning paradigm; and (4) providing rigorous validations to evaluate the multiresolution learning paradigm with adjustable activation functions and comparing it with the schemes of multiresolution learning with fixed activation functions and traditional learning. This paper presents systematically new analytical and experimental results on the multiresolution learning approach for training an individual neural network model, demonstrates our integral solution on neural network learning efficacy, and illustrates the significant improvements on neural networks' generalization performance and robustness for nonlinear signal predictions. 相似文献