对用TH神经网络实现最小二乘法的研究

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.

Hopfield网络在热轧带钢精轧机组能耗分配法中的应用

本文提出了一种利用 TH神经网络进行轧制过程负荷分配优化的新方法。从“等功率余量”的观点出发 ,得到优化的目标函数 ,即 TH网络能量函数。以轧制过程的负荷分配问题为实例进行仿真计算 ,计算结果表明该方法行之有效。