递归神经网络相关论文
提出一种基于映射递归神经网络（aNN）的代理模型，借助于深度学习框架中易于使用的自动微分工具，有效生成模型降阶伴随算子，实现高效反演......
超声波电机的输入输出变量呈现强非线性特性，其速度-力矩之间存在迟滞，且随着驱动频率和负载等因素改变，用通常的辨识难以取得满意的......
[目的/意义]文本情感分类作为自然语言处理领域中一个重要的研究方向，具有十分重要的商业价值和社会价值。然而传统的情感词典法和......
高光谱遥感图像能够提供丰富且精细的光谱特性曲线,表征不同地物目标的特有属性,是人类社会认知了解地球的重要途径之一,被广泛应......
移动机器人集控制、通讯、感知、机械等多个学科技术,一直是学者们高度关注的研究领域。随着科学技术快速发展,移动机器人技术日趋......
随着现代通讯技术的发展,现代社会对数据通信提出了更高的要求。卷积码一直被广泛地应用在各种数字通信系统中,在LTE系统中咬尾卷......
优化问题求解一直以来都是科研和工程领域的研究热点,利用优化算法求解抽象得到的实际问题的数学模型,将会显著提高工程师的效率。......
齿轮作为机械设备中最常见的机械零部件,起着传递转矩和传递运动的作用,由于其传动精度高、传递功率大、结构紧凑等优点,齿轮广泛......
预测太阳辐照度对于有效及时的利用可再生能源至关重要。本文旨在研究递归神经网络（RNN）的5个变体，并得出有效可靠的5 min短期太阳辐......
本研究以某型号二冲程航空活塞发动机为研究对象，通过建立一、三维发动机模型、喷油器模型和空燃比控制模型，辨析进气量和喷油量的主......
由于信号传递和开关的闭合需要一定的时间,时滞在神经网络中普遍存在,所以学者们在研究神经网络时,建立了时滞神经网络模型.时滞递......
人工智能在自动驾驶、服务型机器人等领域的应用,都需要一种在不确定的动态环境中决策的能力,这正是强化学习技术,一种通过与环境......
在冷连轧过程中,钢材的厚度精度是评价带钢产品质量最重要的指标之一,而高精度的张力控制是高质量钢材轧制生产的必要条件,两者都......
随着互联网技术的不断发展,图像作为一种重要的信息交换载体,在信息传递的过程中始终占据主导地位,由于原始图像在存储过程中会占......
当今,全球经济快速发展,自然灾害的预防和应急能力也在不断增强。然而,对于地震的预测,人类如今还未掌握它的活动规律。如何有效地......
传统计算机经过几十年的发展演变,已经非常成熟,在很多领域已经表现出卓越的性能,被认为是人脑的拓展。然而传统计算机在很多领域......
在科技发展愈发重要的今天,信道均衡作为改善通信质量的一项重要技术,一直是学者们关注的内容。为了解决码间干扰的问题,一般会采......
如今生活中充斥着大量的视频记录,如何从视频中获取和分析信息是一大重要课题,作为视频内容理解的一个基础课题,视频人体动作识别......
本文着重研究了基于递归神经网络模型的共轭梯度法与广义Armijo搜索技术相结合的算法:第一章简要介绍了共轭梯度法的发展现状、神......
随着汽车保有量的日益增长,道路交通事故也越来越多。其中因驾驶员无法及时有效地进行决策而造成的事故占多数。智能汽车决策技术......
现代科学技术与工程应用中经常涉及到矩阵的Moore-Penrose逆和时变等式与不等式线性系统求解问题,而具有相继运算特性的传统数值算......
矿井突水是煤矿生产过程最具威胁的灾害之一,而应用电磁法对煤层地质结构中的富水区进行勘探,可以提前预知富水区的位置和大小,对......
随着信息技术的蓬勃发展,人工智能技术正成为推动新一轮军事革命的核心驱动力,在国防领域发挥越来越重要的作用。将人工智能技术与......
特征点定位（又称关键点检测）是众多计算机视觉任务中需要解决的基础问题。常见的特征点定位问题包括人脸特征点定位、人体姿态估计（即......
广义逆理论在微分方程、数值分析、电网络分析、最优化、马尔科夫链、系统理论等众多领域有着重要应用.Moore-Penrose逆和Drazin逆......
在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质......
由于音乐数量的迅速增加,音乐分类的应用需求更为突出。音乐流派分类(MGC)是一种基于内容的音乐分析,在音乐检索中起着重要作用。......
现有目标检测算法在复杂大场景下多目标检测的精度和实时性难以平衡,为此,受深度神经网络卷积核形态启发,模仿了人眼视觉机理,改进......
近年来，卷积神经网络在超分辨率重建领域的应用取得了一定突破，但依旧不能有效的恢复图像的边缘和纹理等几何结构。本文围绕如何有效......
细粒度情感分析旨在于了解评论语句中特定实体的情感极性。目前学术界主流的方法通常是基于递归神经网络设计的模型。递归神经网络......
递归神经网络是指在其网络结构中含有一个或多个反馈环节的神经网络,它能够实现对非线性系统真正的动态建模。因其网络结构复杂特......
实时求解线性方程及二次优化等数学问题在科学研究和工程应用的众多领域中频繁出现，这些方程能否快速、有效地求解是许多问题求解的......
实时(数学)问题的求解在科学、工程和经济等领域中应用较为广泛。它在许多科学问题求解的过程中起着基础性作用，例如矩阵/向量计算......
字符与我们日常生活密切相关。随着计算机技术的发展,文本和数据的自动读入技术逐渐成为热门研究领域。本文的研究内容属于图像识......
十九世纪后期,Hopfield和Tank提出利用人工神经网络解决优化问题,为人工神经网络的探索进程开辟了新的研究途径。自此之后,神经网......
由于反馈结构的存在,递归神经网络具有良好的动态性能,被广泛应用时间序列预测,非线性动态系统建模,实时非线性系统控制等方面,本......
该文针对神经网络在非线性时变系统辨识方面的应用作了一些有关的研究.该文采用的递归神经网络是动态网络.它利用网络的内部状态反......
该文首先对智能控制和联接主义智能控制在理论和应用方面的进展进行了总结与评述,然后以神经网络为主线,在联接主义智能控制框架下......
神经元控制是智能控制的重点内容，是目前自动控制领域研究的热点之一。本文主要研究了基于递归神经网络的多变量时变线性系统的动态......
非线性动态系统的辨识一直是控制领域研究的难点和热点。传统的多层前向神经网络属于静态网络,在非线性动态系统的应用中存在很多......
智能预测控制是针对复杂的受控系统,采用某种智能模型与典型的预测控制算法相结合构成的一类智能型预测控制系统,它弥补了传统预测......
直接转矩控制技术是继矢量控制技术之后发展起来的又一种新型交流变频调速技术。它具有控制结构简单、物理概念明晰、对电动机内部......
随着图像处理方法和计算机性能的不断提高,机器人视觉伺服也取得了迅猛发展,并且在焊接与密封、传送带工件装配、跟踪与导航等方面......
使用神经网络对非线性系统的建模和控制已经因其良好的效果而得到了广泛的应用,而其中递归神经网络则因其动态性占更大的优势。回......
