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研究文章

识别一个典型的装运箱使用最优集中时间滞后与γ记忆递归神经网络模型过滤器

表5

神经网络模型的比较。


神经网络模型	性能措施测试数据集
	装运箱的实验室数据			基准装运箱数据
	均方误差	NMSE		均方误差	NMSE

FTLR与γ记忆神经网络	1.13 e−05	0.470	0.9132	1.40 e−06	0.00777	0.9961
完全复发性神经网络	8.01 e−06	0.754	0.702	4.15 e−06	0.0230	0.988

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。