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人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) are also ref
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Multi-step-prediction of chaotic time series based
on co-evolutionary recurrent neural network
协同进化递归神经网络的多步混沌时间序列预测-This paper proposes a co-evolutionary recurrent neural network (CERNN) for the multi-step-prediction of chaotic
time series, it
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针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。
根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用
证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障
的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。
关键词 证据理论 齿轮 神经网络 故障诊断
-Gear Fault Diagnosis based on Evidence Theory
Xiong Wei Chen
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针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用
证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。
-For the reason of low-reliability exists in the gear fault diagnosis of traditional methods,
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Neural networks are composed of simple elements operating in parallel. These
elements are inspired by biological nervous systems. As in nature, the network
function is determined largely by the connections between elements. We can
train a neura
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《人工神经网络与模糊信号处理.pdf》,书中首先介绍人工神经网络和模糊理论的信号处理概要；其次作为神经网络的典型的例子介绍阶梯型及相互结合型的神经网络以及基于它们的信号处理，还介绍模糊推论和模糊信号处理等；最后示出神经网络与模糊信号处理的种种应用实例，介绍今后以高度智能化系统为目标的人工并列处理模型和智能信号处理等。
-" Artificial neural networks and fuzzy signal processing. Pdf" , the book intro
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。(Artificial neural network (ANN) is a mathematical model that imitates the behavior characteristics of animal neu
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并行运算与神经网络：神经网络并行运算，多层神经网络训练算法的选择(Parallel computing and neural networks)
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。(The Artificial Neural Network
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型(Artificial neural network is also referred to as neural network (NNs) or connection model. It is a mathematical model for simulating
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