DRNN实例运用编程
DRNN实例运用编程，而且对其输出层加了一个反馈。...
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深度递归神经网络（DRNN）是一种先进的神经网络架构，专为处理序列数据而设计。它通过多层递归结构有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，广泛应用于语音识别、自然语言处理及时间序列预测等领域。对于电子工程师而言，掌握DRNN技术不仅能够提升在信号处理与模式识别项目中的表现，还能促进创新解决方案的开发。本页面汇集了5个精选资源，帮助您深入了解DRNN原理及其应用实践，是学习和研究的理想起点。
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查看全部7个资源 »基于DRNN神经网络整定的PID控制
基于DRNN神经网络整定的PID控制，matlab程序...
基于DRNN在线辨识的真空炉温度控制
提出一种基于DRNN在线辨识的单神经元PID控制方案，由DRNN对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型并为单神经元控制器提供梯度信息，从而实现控制器参数的在线调整。仿真结果表明，对象参数非线性...
采用基于DRNN神经网络整定的PID控制
采用基于DRNN神经网络整定的PID控制，网络结构取3-7-1，权值取随机值...
基于DRNN自适应反馈补偿控制器设计与应用
在轧钢控制系统中，由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀，直接影响带材的板形质量，针对此问题，本文提出将对角递归网络自适应PID 控制器用于反馈回路中的补偿控制方案，用...
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