Wu and Yu [14] proposed a neural ne

Wu and Yu [14] proposed a neural network-based identification model for both mean and variance shifts in correlated processes. The proposed model used a selective network ensemble approach named Discrete Particle Swarm Optimization (DPSOEN) to obtain the improved generalization performance, which outperforms those of single neural network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วูและยู [14] เสนอเลื่อนแบบระบุใช้เครือข่ายประสาทสำหรับค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนในกระบวน correlated วงดนตรีวิธีการเลือกเครือข่ายที่ชื่อแยกกันอนุภาคฝูงเพิ่มประสิทธิภาพ (DPSOEN) ใช้รูปแบบนำเสนอรับ generalization ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ที่ outperforms ของเครือข่ายประสาทเดี่ยว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วูและยู [14] เสนอเครือข่ายที่ใช้รูปแบบการระบุประสาททั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเปลี่ยนแปลงในกระบวนการมีความสัมพันธ์ ที่นำเสนอรูปแบบการใช้วิธีการเลือกชุดเครือข่ายชื่อแบบไม่ต่อเนื่องอนุภาค Swarm Optimization (DPSOEN) เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำงานทั่วไปดีขึ้นซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าของเครือข่ายประสาทเดียว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วูและยู [ 14 ] เสนอรูปแบบการจำแนกเครือข่ายประสาททั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ กระบวนการ การนำเสนอรูปแบบการเลือกวงดนตรีที่ใช้ระบบชื่อแบบฝูงอนุภาค Optimization ( dpsoen ) ที่จะได้รับการปรับปรุงการปฏิบัติการ ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าของโครงข่ายเดียว