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发布网友
发布时间：2022-04-20 13:26
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热心网友
时间：2022-04-14 09:16
ident.rnd的数据如图5所示，其中“REN-DAT”是标题，第一列（组）数字是模式的数量（或者是编号），第二列是神经网络的数量（编号），第三是投入（输入）的数量（编号），四是教师的数量（编号），其余的数据是20对考察的数据。从硬件仿真得出的结果如表1所示，连同真实的数据模型，通过改变一些训练过程。
神经计算得出的结果验证了识别性能的高精确度和“芯片上”学习能力，这两种在许多神经应用，如机器控制等是必需的。
结论
本文提出了一种新的基于硬件的神经识别方法来学习了解一般动力系统的特点或结构，并且解释了在学习和识别firt-order (**阶)线性动力系统时神经识别的实现过程。
有个别地方不是很合适，还有个别单词我猜不出意思，因为你打的是错词，不影响理解；
希望对你有用~~
