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循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 相似文献
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提出了用三角函数表示的一类用于油田开发指标预测的增长曲线共6条,从而进一步完善和丰富了现有的增长曲线法。提出和推导了它们的Np-t、Qt-t、Qt-Np关系式、(Np/NRmax)Qtmax准数计算式以及参数求解式。其特片研究表明,它们特征相近;(Np/NRamx)Qtmax变化范围为0-0.36785,属于峰值产量出现在油田开发初期的情况,其Qt-Np关系为一不对称的拱形曲线。提出了求取曲线参数的过原点重复线性回归法。双河油田的实例表明该方法有一定实用价值。 相似文献
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基于可靠度的采空区稳定性预测 总被引:5,自引:1,他引:4
张晓君 《矿山压力与顶板管理》2003,20(4):84-85,88
本文首先推导了采空区顶板冒落的极限状态方程,对随机变量的概率模型进行了分析,最后结合实例,采用优化方法进行了采空区的可靠度计算。 相似文献
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