广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第10讲 神经网络的优化（激活函数 dropout）

《工程科学学报》：一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法

【机器学习】区域损失函数的孪生网络目标跟踪

人工智能基础：RBF神经网络的行车路径代价函数建模

【机器学习】高斯核函数卷积神经网络跟踪算法

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

一、Chebyshev函数 二、Chebyshev多项式逼近 三、修正的偶数阶Chebyshev函数 四、Chebyshev综合

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

系统位于极点左半平面，零点位于右半平面，且零点极点对于轴互为镜象对称则，这种系统函数成为全通函数，此系统成为全通系统，或全通网络

电子科技大学：《现代网络理论与综合 Theory and Synthesize of Electric Network》课程教学资源（课件讲稿）第5讲 不定导纳函数