神經網絡造句
用“神經網絡”造句 第21組201、 以江陰興澄鋼鐵公司的實際數據進行實驗，結果表明，支持向量機方法有著良好的泛化能力，優于人工神經網絡建模方法。
202、 該法通過對粘彈性阻尼結構進行神經網絡優化設置，從而可以考慮不同地震動特性的影響。
203、 神經網絡作為一種新型的優化算法，可以替代自適應均衡算法中的橫向濾波器，在數字通信系統中得到了廣泛應用。
204、 本文采用一類正交多項式集合作為神經元的激勵函數，構成一個正交多項式基神經網絡。
205、 灌溉用水量的預測對于灌區管理工作具有重要的指導意義,使用神經網絡方法預測灌溉用水量.
206、 為了處理模糊語言值,提出了一種能夠控制模糊輸入矢量的神經網絡體系結構.
207、 針對冶煉過程中碳含量不能直接測定的不足，采用RBF神經網絡對真空感應爐的終點碳含量進行預報。
208、 初步結果表明,神經網絡方法可以應用于崩岸的預則.
209、 該算法經兩個常用函數檢驗，并在圖象識別的神經網絡權值訓練中得到應用。
210、 回顧了近年來幾種主要混沌神經元模型及混沌神經網絡的研究進展，介紹了其特點及主要的應用。
211、 本文運用計算機視覺和人工神經網絡技術對花生仁檢測進行了研究。
212、 軟件算法方面，以“兩點法”為基礎，輔之以基于場景的神經網絡算法對紅外焦平面陣列進行非均勻性校正。
213、 通過優化組合小波基元激勵函數，大大減小了小波神經網絡的規模，改善了網絡學習特性。
214、 只有在成因上，無條件反射是根據遺傳信息形成的神經網絡結構，而條件反射是后…
215、 隨著人工智能科學的發展，人工神經網絡和遺傳算法已經在礦山中得到了應用。
216、 以峰峰礦區梧桐莊礦為例，應用神經網絡的方法，對礦井突水水源進行了系統研究。
217、 本文在分析二值感知器神經網絡實現二值數字邏輯運算后，將其推廣到多值邏輯。
218、 目的為提高變風量空調系統的動態控制性能，提出基于預測的模糊神經網絡控制方法。
219、 使用阿斯匹林粉末藥品的近紅外漫反射一階導數光譜數據建立人工神經網絡模型，預測未知樣品。
220、 針對不同樣本之間存在交叉數據的模式識別問題，將多層激勵函數的量子神經網絡引入模式識別之中，提出一種基于量子神經網絡的模式識別算法。
221、 以國產某型無人機空飛時振動傳感器測得的振動削波數據為研討對象，選用歸歸剖析法、BP神經網絡法和三次樣條插值法對削波數據入行預測恢復。
222、 給出了電流繼電器、圓特性以及四邊型特性阻抗繼電器的神經網絡模型，并證明了三種模型都具有很強的自適應性。
223、 針對峰值法中測量路徑規劃問題，提出了基于參數模型學習的神經網絡預測器。
224、 提出了一種可分性判據排序的RBF神經網絡屬性選擇方法。
225、 實驗結果表明，雙電源二次激勵法與人工神經網絡相結合，可以實現型砂有效粘土含量和含水量的快速在線預測。
226、 研究了基于多準則學習的模糊神經網絡評價環境大氣質量的模型。
227、 模糊神經網絡用于控制糾偏機構的運動.
228、 面對板形板厚控制這一復雜、多變量耦合的非線性系統，提出一種基于模糊神經網絡的綜合控制方案，實現了無模型板形板厚綜合控制。
229、 對處于擾動狀態下的預分餾塔的仿真結果表明，該算法可以有效地解決一類多神經網絡模型的在線參數辨識問題。
230、 然后采用IPIX雷達海面回波中的水平極化雷達數據對BP神經網絡進行訓練，結果表明所設計的BP神經網絡能夠很好的模擬海雜波，單步預測誤差較小。
231、 具體是將所有的樣本投影到特征臉子空間中，并將每一個樣本得到的特征系數作為BP神經網絡的輸入。
232、 介紹一種用循環多層感知器神經網絡實現符號邏輯推理系統的方法。
233、 已知與鑄件安裝配合的曲面數據及鑄件各截面厚度，確定鑄件的加工變形和加工余量后，分別求出鑄件曲面和模型曲面的離散有序數據作為神經網絡的樣本數據。
234、 將遺傳算法與神經網絡盲均衡算法相結合，提出了兩段式優化神經網絡權值的方案。
235、 神經網絡具有很強的非線性逼近能力和自學習能力。
236、 仍然應該采用更廣泛的方法和手段作為補充方法，提高和完善人工神經網絡對滬銅期貨的預測能力。
237、 文章在神經網絡的基礎上,建立了黑體爐溫度時序預測模型.
238、 結論基于神經網絡模型的井間參數預測方法，可以為儲層精細評價提供高質量的油藏地質模型。
239、 將神經網絡控制技術應用于潛艇的操縱控制當中，重點研究了神經網絡在潛艇垂直面的運動控制中的應用，并給出了仿真的結果。
240、 選取串接積分器的多層前向神經網絡訓練飛行控制系統的動態逆模型，并自適應補償逆誤差。
241、 出獄后,語風發現只有理論沒有硬件條件也是不能產生高級智能的,不過他想了一個方法,構造了全球最大的人工神經網絡……于是人工生命小妍誕生了……
242、 我們傳統的分析很多都是基于指數的假設,這個就是割尾巴,到后面就是沒尾巴,這樣就把長尾信號都過濾掉了,我可能是需要一些基于神經網絡的方式。
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