【摘 要】
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本文将最小二乘法的结构特性同TH神经网络实现相结合,通过对神经元的输入端加电子开关;使可对输入的矩阵的结构进行控制,以使网络适应于不同维数的输入信息的处理,同样,控制
【机 构】
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清华大学经济管理学院信息系,中国瑞宝国际合作公司,
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本文将最小二乘法的结构特性同TH神经网络实现相结合,通过对神经元的输入端加电子开关;使可对输入的矩阵的结构进行控制,以使网络适应于不同维数的输入信息的处理,同样,控制开关可以使网络对现输入进行有迟延及给定结构系统的参数估计以及更重要的可对同批输入的数据获得小于或等于给定阶次的各阶参数.
In this paper, the structural characteristics of the least squares method is combined with the realization of TH neural network by adding an electronic switch to the input end of the neuron so that the structure of the input matrix can be controlled so that the network adapts to the input information of different dimensions Similarly, the control switch allows the network to delay existing inputs and parameter estimates of the given structural system, and more importantly, to obtain the order of magnitude less than or equal to a given order for the same batch of input data.
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