词语解释
FNN,即Feedforward Neural Network,是一种前馈神经网络,是一种多层的前馈神经网络,它的输入层与输出层之间有多个隐藏层。 FNN在通信中的应用主要是用于信号处理,尤其是处理复杂的信号。它能够从复杂的信号中提取出有用的信息,从而提高信号处理的准确性。 FNN在通信中的应用主要是用于信号分类和识别。它可以用来识别不同类型的信号,从而实现信号的分类和识别。它还可以用来识别信号的特征,从而实现信号的分类和识别。 此外,FNN还可以用来进行信号估计和预测。它可以用来预测信号的变化,从而提高信号处理的准确性。它还可以用来估计信号的变化,从而实现信号的估计和预测。 最后,FNN还可以用来进行信号处理和压缩。它可以用来压缩信号,从而减少信号传输的带宽,提高信号处理的效率。它还可以用来处理信号,从而提高信号处理的准确性。 总之,FNN在通信中有着广泛的应用,它可以用来进行信号分类和识别、信号估计和预测、信号处理和压缩等,从而提高信号处理的准确性和效率。 FNN Fuzzy Neural Network 模糊神经网络 Fuzzy Neural Network -- 模糊神经网络
FNN Fuzzy Neural Network 模糊神经网络
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