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局部域反馈神经网络的全局收敛性 总被引：1，自引：1，他引：0
本文针对具有-般投影映射的连续型局部域反馈神经网络,给出了在一可验证条件下的临界全局收敛性分析.所获得的结果极大地改进了现有典型的收敛性结论.数值试验进-步证实了所得结果的正确性和可行性. 相似文献
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医学影像在临床应用中发挥着至关重要的作用,可用于早期发现、监测、诊断和治疗评估.当前,具有优异特征学习能力的深度学习方法已经迅速成为研究和分析医学影像的首选方法.本文介绍了医学影像研究中常见的深度学习模型,并梳理了这些深度学习模型在医学影像研究中的应用,其中包括传统的医学图像检测、分割和配准,以及深度学习模型在脑影像分析和低剂量CT医学图像重建中的应用.本文最后还对深度学习在未来医学影像研究领域的发展前景进行了讨论. 相似文献
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将《高等数学》中如何求解最值问题展开讨论.针对一个无法解出所有不可导点的具体实例,引导学生应用遗传算法这一工具,得到问题的满意结果. 相似文献
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本文致力于研究Sigmoid型静态连续反馈神经网络在临界条件下的全局指数稳定性.我们利用矩阵测度理论证明:对于该类型神经网络,若其满足临界条件,即存在正定矩阵Γ,使得由网络所确定的判别矩阵S(Γ,L)半正定,则网络具有唯一平衡态y~*,且当y~*不为某一给定点时,y~*在R~N上全局指数稳定.所获结论在不增加附加条件的情况下一致地推广了已知Sigmoid型连续反馈神经网络的非临界指数稳定性结论,同时是已有临界稳定性结果的极大统一和延伸. 相似文献
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