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本文对具有投影学习算法的Hopfield型二值神经网络在异步工作方式下收敛性能进行了比较全面的分析讨论,采用非能量函数的方法证明了网络具有演化收敛到网络平衡点的特性;推导了计算网络收敛所需瞬态工作步数上界的估算公式;分析并给出了计算平衡点(记忆模式)收敛半径的算法. 相似文献
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分析了缓和曲线的实施和实施过程中存在的问题,总结了放样方法,提出了解决特殊问题的具体方法。 相似文献
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对非对称全连接二值神经网络的收敛性能进行了分析,给出了保证网络收敛的充分条件和收敛时间的计算公式,分析并指出了这些结论是对称情况的一种推广,因而更具普遍性,最后对网络实现的误差允许范围进行了讨论。 相似文献
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分别以白酒基酒、玫瑰、丁香和百合白酒为研究对象,通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法(HS-SPME-GC-MS)对白酒基酒及3种露酒的挥发性风味物质进行内标定量检测分析,并应用气味活度值(OAV)对白酒基酒及3种露酒的关键风味物质进行特征性分析。结果表明,白酒基酒及3种露酒中共检出50种挥发性化合物。玫瑰露酒含有特征花香物质香茅醇和香叶醇;丁香露酒含有特征花香物质香茅醇、芳樟醇、δ-杜松烯、反式-橙花叔醇和丁香酚;百合露酒中未检出特征花香物质。白酒基酒、玫瑰露酒中异戊乳酸酯的OAV最大,分别为1140、1150;丁香白酒、百合露酒中癸酸乙酯的OAV最大,分别为125.31、131.62。白酒基酒及3种露酒风味物质含量存在差异,玫瑰和丁香能有效改变露酒风味。 相似文献
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为了探究3种不同产地黑蒜醋的呈味物质,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用和高效液相色谱分析技术进行测定分析。结果表明,产品A,B,C挥发性风味物质总数分别为33,34,26种,其中共有的关键挥发性风味物质有乙酸、γ-壬内酯、苯乙醇、糠醛。蒜香味的二烯丙基二硫醚是产品A特有的挥发性风味物质;烘烤味的吡嗪类物质是产品B特有的挥发性风味物质;橙香味的正壬醇是产品C特有的关键挥发性风味物质。产品A,B,C有机酸总数分别为9,9,5种,其中共有的有机酸有乙酸(24.03~43.82 g/L)、乳酸(0.41~5.80 g/L)。除乙酸外,产品A中苹果酸浓度较大,为6.67 g/L;产品B中乳酸浓度较大,为5.80 g/L;产品C中其他有机酸浓度均小于1 g/L。 相似文献
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为了克服头脑风暴优化(BSO)算法易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出新型的基于讨论机制的头脑风暴优化(DMBSO)算法.该算法运用组内讨论和组间讨论这一新机制取代BSO算法中的个体更新过程,分别控制算法的全局搜索和局部搜索能力.通过线性递减和线性递增方式调整组间讨论和组内讨论次数,使算法搜索初期加强全局搜索能力,搜索后期加强局部细致搜索能力,有效地防止早熟问题.对6个经典测试函数(BFs)的10维、20维、30维问题分别进行测试来评估DMBSO的效果.结果表明,DMBSO算法与BSO算法和经典的粒子群(PSO)算法相比,可以有效地避免陷入局部最优,稳定地找到更好的最优值,而且随着问题维度的增加,DMBSO表现出更强的鲁棒性. 相似文献