神经网络最小二乘估计器

来源 :指挥控制与仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hysywlp2007
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Hopfield和Tank证明几种最优化问题能用Hopfield网络快速求解,而Hopfield网络是简单的类似神经元模拟处理机的递推网络。使用Hopfield网络时,目标函数的自变量收敛于超立方体的顶点。因此,它们的应用严格地限于决策最优化问题。在本文中,我们将研究目标函数自变量是实数的问题。基于Hopfield网络的概念,推导了求解最小二乘估计问题的神经网络。用这个网络,目标函数可能收敛于超立方体内的任何点,给出一个具有极大速度的实值解。由于所选择的能量函数的凸状性质,不会出现收敛到局部最小值的问题。
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摘 要:在建筑结构逐渐改良的情况下,屋面防水层与隔热层也需要进行适当的改良,才能够保障建筑空间的舒适性。而本文就主要针对屋面防水的概念以及施工的具体要求进行了简要的分析,并提出了屋面防水层和隔热层改良的优点,从而在此基础上,探讨了一种架空隔热层与防水层改良做法,希望通过本文的探究,能够为相关的人员提供一定的参考和借鉴。  关键词:屋面;防水层;隔热层;改良做法  现阶段,很多的房屋在进行建设的过程