隐含层造句

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文中的bp网络模型都是由三层构成：输入层、隐含层、输出层。
用前向三层神经网络作为苹果特征的分类器，结合试验结果，用试凑法确定了隐含层节点的个数。
针对神经网络模型中存在的隐含层结点数难以确定等问题，研究了灰色动态神经网络模型。
对神经网络隐含层的作用进行分析，在此基础上，借鉴有关文献提出的经验公式，提出了确定隐含层节点数的新方法。
网络共有四层，输入层节点数为16个，隐含层一的节点数为17个，隐含层二的节点数10为个，输出层节点1个。
该方法引入多个类似于支持向量机的子神经网络,并将网络中的隐含层单元设计成由多组粗糙神经元构成的网络单元。
实例计算表明，各网络模型花费很少的时间完成对样本的训练后，便可利用训练好的隐含层权值与阈值对实际桥梁进行评估。
基本结论如下： ( 1 ) bp模型能够提高定价结果的准确度；武汉理工大学硕士学位论文( 2 )建模需要合理确定隐含层神经元数目; ( 3 )优化网络应恰当确定初始群体规模; ( 4 )优化网络需要合理设计交叉算子。
结合复杂系统特征和认知的阶段与层次,本文在分析ahp和anp内在作用机制的基础上分别给出了系统分析结构表达的方法即具有隐含层的分析结构。
神经网络在汉字识别中的应用包括研bp神经网络及其改进算法、设计汉字识别所需要的bp神经网络，即在神经网络的输入层、中间层、隐含层采用64 ? 20 ? 4的结构，并利用matlab6 . 5对所设计方案进行仿真和验证。
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通过比较神经网络参数的影响，可知单隐含层的神经网络能够实现半主动悬架的精确控制，太多的隐含结点数对控制效果没有很大提高，反而增加了计算时间。
文中讨论了网络模型中隐含层神经单元个数的选取问题，输入矢量的标准化处理问题，以及网络连接权值的初值选取问题等，同时还对基本的bp算法进行了改进、优化。设计了基于bp神经网络的动态液位测量模型和生产重大隐患和危险源的识别模型。
在对前馈神经网络的训练中，使用参数自适应方法实现了学习率、惯性因子的自我调节，以避免系统误差陷入局部最小，加快网络的收敛速度；提出了优化bp网络结构的实验研究方法，并给出了有关隐含层数和节点数选择以及再学习策略引进的研究结果。将该算法同传统bp算法的预测偏差平方和进行比较，结果证实网络的逼近精度及泛化能力均得到了极大的提高和改善。
首先，文中将三相变压器两相涌流差流的二次谐波含量比和间断角作为网络的输入变量；其次，利用对原有bp网络训练算法基础上的改进型算法(即在计算本次权值和阈值的变化时增加上一次权值和阈值变化的影响以及采用变学习率，与此同时隐含层神经元个数采用动态形式) ，通过样本训练使网络结构模型达到最优。
试验结果验证了该方法的可行性，在建立了带有主动控制后缘附翼的智能旋翼系统气动-控制-结构动力学数学模型的基础上，提出了适用于智能旋翼建模的多神经网络并联型式的频域模型，并推导出其矩阵表达式，探讨了隐含层神经元数的确定方法。
随机选取50个未参与训练的样本对分类器的推广能力进行考察；提出以推广能力来衡量分类器的优劣；提出了增强分类器推广能力的两种方法： ( 1 )增加训练样本数量； < 2 )增加隐含层节点数。
针对bp神经网络隐含层节点数难以确定这一缺陷，本论文在总结前人经验和实验的基础上，提出了一种直接估算最佳隐含层节点数的简单方法，简化了隐含层节点数的确定，并取得了良好的效果。
研究了财务指标的预处理问题、网络隐含层神经元数选取问题、网络连接权值的初值选取问题等，给出了17 11 5的网络拓扑结构，结果表明这种方法进行财务分析比常规方法有效，提高系统的应用效果。
本文研究了利用神经网络技术分析钢筋混凝土框架异型节点抗震性能的可行性，介绍了神经网络的发展历程和基本性能，并探讨了诸如样本集的准备、网络拓扑结构的构建、隐含层神经元数目的确定以及训练方法的选择等若干实际问题。
为了提高网络的泛化性能，从理论上分析指出，在网络学习过程中通过增加隐含层神经元来降低网络最大固有误差和最大样本误差的同时，要求确保网络泛化定义域尽可能接近网络输入定义域，否则将有可能降低网络的泛化性能。