作者：曹元大,陈一峰 单位：北京理工大学 出版：《Journal of Beijing Institute of Technology》1996年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBLGY601.0000 DOC编号：DOCBLGY601.0009 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《人工神经网络在化学中的应用进展》PDF+DOC2000年第03期 高志明,关岩,于洪梅,吴秀红,李井会 《损伤识别系统中小波包信号特征量的提取》PDF+DOC2006年第02期 信思金,舒丹,梁磊,蒋冬青 《基于神经网络的肉类新鲜度辨识技术》PDF+DOC2005年第02期 李刚,曲世海,郭培源 《基于BP神经网络的单传感器检测定位方法》PDF+DOC2002年第02期 龙芋宏,毛汉领 《基于神经网络模型的发动机工况识别》PDF+DOC2002年第S1期 陈 华 《基于神经网络模型的信息融合技术》PDF+DOC2009年第01期 盖庆书,白雪 《基于神经网络的多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用》PDF+DOC2008年第05期 陈延伟,施江天,吴艳茹,路红伟,贾菲,庞博 《基于模糊神经网络的智能轮椅导航系统》PDF+DOC2007年第32期 董晓倩,黄素平 《基于灰色BP神经网络的质心数据处理方法》PDF+DOC2012年第04期 张宪,钟江,吴晖,赵章风 《多传感器信息融合技术在酒类辨识中的应用》PDF+DOC2007年第09期 陈登峰,肖海燕,张洪才

    • 介绍了一种用于时空模式识别的综合神经网络模型，称为ＴＳ－ＬＭ－ＳＯＦＭ．该网络的顶层是一种称为ＴＳ（ｔｅｍｐｏｒａｌｓｅｑｕｅｎｃｅ）的单层时序识别网络，可以把时序模式转换成抽象的空间模式．该网络的底层是ＳＯＦＭ（自组织特征映射网络），用于空间模式特征检测．ＬＭ（学习矩阵）用于上述两层的联接．在实验中，用移动机器人超声阵列传感器作为输入训练，结果表明，该神经网络输出的模式能够较好地抽象表示输入信号的时空特征．

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