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文檔簡(jiǎn)介
1、該文工作深入研究了基于反饋聯(lián)接的對(duì)數(shù)線性高斯混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-LLGMN),及其在時(shí)間序列信號(hào)分析識(shí)別中的應(yīng)用.該文的研究工作是在對(duì)數(shù)線性高斯混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LLGMN)理論和應(yīng)用實(shí)踐的基礎(chǔ)上展開(kāi)的;LLGMN通過(guò)將對(duì)數(shù)線性高斯混合模型(LLGMM)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化,實(shí)現(xiàn)模式的區(qū)分和識(shí)別.R-LLGMN中,LLGMM的概率模型理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)被保留,并且結(jié)合反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的大量研究成果在LLGMN中融合反饋連接,以克服原有前向網(wǎng)絡(luò)以時(shí)
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