说明：MATLAB语言实现的LSTM长短期记忆神经网络模型

记忆神经网络 ConvLSTM LSTM模型MATLAB LSTM-neural LSTM

说明：长短期记忆神经网络，是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。

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说明：资源描述Elman网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的, 它是一种典型的局部回归网络( global feed for ward l ocal recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络具有与多层...

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说明：Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

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说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

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说明：应用背景旅行商问题（通常被称为：旅行商问题）是计算机科学领域中的一个经典算法问题。和 ；Hopfield神经网络（HNN）网作为二进制阈值的节点内容可寻址存储器系统。该程序是模拟TSP的最短路径利用Hopfield神经网络模型和优化算法的研究提供了很好的材料。关键技术Hopfield网单位是二进制阈...

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说明：神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。如人脑的某一部分进行机械记忆特别有效而某一部分进行抽象思维特别有效。

神经网络 处理元素

说明：反馈型神经网络也称递归网络或回归网络。反馈网络的输入包括有延迟的输入或者输出数据的反馈。由于有反馈的输入，所以它是一种反馈动力学系统。这种系统的学习过程就是它的神经元状态的变化过程，这个过程最终会达到一个神经元状态不变的稳定态，也标志着学习过程的结束。 Elman神经网络是Elman于199...

说明：基于LSTM参数实时更新的RUL预测方法。针对传统LSTM模型不能有效利用非生命周期数据建立优良的RUL预测模型和无法合理利用在线数据的问题，提出了一种改进的长短期记忆神经网络（LSTM）方法。。 这是一个新颖的想法，并已通过实验验证。

LSTM RUL预测方法

说明：使用遗传算法对电池soc估计.ＲBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和记忆能力，且学习规则简单、学习能力强大，便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数，目前尚未有系统的规律可循，网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则，在...