基于代数神经网络的不确定数据知识获取方法

定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法,通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据的目标函数的逼近式。     

AUTOCAD中视点位置的确定方法

在AntoCAD中，绘制三维图形时，当ELEV命令设置后，只在屏幕上显示一个二维图形，这时要用VPOINT命令来选择一个观点，并从该视点来观察物体。而对许多初学者来说，往往对所选取的视点和位置无法确定，特别对由罗盘或称三极球和坐标架输入视点坐标更是如此，从而影响对所作图形的观察及绘图。关于视点位置的确定及规律，AntoCAD书籍都没有作详细的介绍，为帮助Allt0CAD用户更好的掌握绘画，本文就视点位置的确定作详细论述。用VPOINT命令所设观点的投影为轴测投影图，其投影方向是观点坐标（X，Y，Z）与坐标原点0的连线AO，如…     

基于代数神经网络的置换多项式判定网络学习算法

从神经元的运算特性入手,对神经元的激发函数,网络结构,学习目标三方面进行了推广,设计出了一类用于有限域上置换多项式判定的多项式神经网络模型,它们是单输入单输出的3层神经网络。给出了两类置换多项式判定的离散网络模型学习算法,该算法简单可行,易于实现。