最近被广泛用于神经网络模型的一些人类活动在许多领域的科学和工程。数学建模在神经网络基础上的“神经元”是不同的来自真正的生物神经元和现实功能简单的电子电路。这些模型已经收到到期利息增加他们的令人印象深刻的应用等领域的分类、并行计算,联想记忆,模式识别,计算机视觉,解决一些优化问题。这样的应用程序严重依赖网络的动态行为;因此,这些动态行为的定性分析是实用设计神经网络的必要步骤。
神经网络具有广泛适用性的实际业务问题。事实上,他们已经成功地应用于很多行业。由于神经网络是最佳识别模式或趋势数据,他们非常适合预测或预测需求包括销售预测、工业过程控制、客户研究、数据验证、风险管理和目标市场营销。
在多媒体网络这个特殊的问题,我们邀请了一些论文,解决这些问题。
在第一份报告中,分流抑制时滞细胞神经网络进行了研究。利用李雅普诺夫函数和收缩映射,建立了一套标准的全局指数稳定性,pseudo-almost-periodic解决方案的存在和唯一性。
第二篇论文是双向联想记忆(BAM)模型。BAM的几个有趣的属性架构进行了调查。传输函数的分析,以及一对一的关联和多对一的协会进行了研究。结果表明:简单的时滞Hebbian学习可以进行一对一的关联和多对一关联的二进制和实值模式。更复杂的架构探讨通过多向联想记忆(MAM)架构,同时保持相同的学习和传播功能。模拟显示BAM的各种能力通过使用几种类型的编码和召回情况。
第三篇论文描述了一种基于数值古典小说滞后识别方法Preisach利用人工神经网络模型。实验数据表明,该新方法提供了精确的磁滞非线性建模与古典Preisach模型相比,可以用于许多应用程序如磁滞非线性控制和识别在SMA和压电致动器和绩效评估在一些物理系统,如磁性材料。
第四篇论文提出了一种自适应神经模糊接口系统的方法来识别发电机之间的真正权力交接。该方法能适应真正的应用程序真正的权力分配和帮助解决一些困难的实权的定价和成本问题,以确保公平和权力的管制环境系统操作的透明度。
最后,第五纸这种特殊的问题是致力于一个empirical-statistical降尺度方法降水预测使用前馈多层感知器神经网络。降尺度模型考虑了降水演变引起的物理基础研究区气象和陆地表面特征。因此,目前的模型表现出符合成本效益,操作简单,普遍应用。
身为Stamova
海达尔Akca
Gani Stamov