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造句

激励函数的造句

激励函数造句



1、经数值计算结果表明,选择径向基函数作为隐层的激励函数,可以得到较好的样本拟合效果。

2、使用了高斯函数作为神经网络的激励函数,并以最小二乘准则对字符进行识别。

3、针对不同样本之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入模式识别之中,提出一种基于量子神经网络的模式识别算法。

4、通过优化组合小波基元激励函数,大大减小了小波神经网络的规模,改善了网络学习特性。

5、本文采用一类正交多项式集合作为神经元的激励函数,构成一个正交多项式基神经网络。

6、新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。

7、同时在激励函数单调递增的条件减弱的情况下,给出了两条渐近稳定的定理,并给了严格的数学证明。

8、以触发器为例,提出了一种基于触发器行为的、激励函数的最小化技术。

9、在对神经网络的激励函数的三个假设下,研究了具有离散时滞的神经网络的稳定性。

10、通过系统辨识的仿真实例,说明了隐层神经元激励函数对网络性能的影响,还验证了文中提出的神经网络具有更快的收敛速度,并且能有效地避免算法陷入局部最小。激励函数造句。

11、本文提出基于新的激励函数算法建立误差预测模型,修正新型广义预测算法的预测输出。

12、引入了基于其它契约变量的激励函数,提高了政府效用和企业实施绿色物流的努力程度。

13、以往的算法调节神经元网络的权值,其网络的隐层结点数、网络学习快慢程度及网络的泛化能力都与网络的激励函数有关的。

14、本文通过强夯振动频域分析,提出了介质作用函数和强夯激励函数的计算方法,对于强夯振动规律的认识和岩土体动力学特性的研究具有重要意义。

15、为此,本文提出了一种带可以修正激励函数的算法,其特点是它能更好地模拟人脑神经元的特性。

16、针对背景辐射均匀稳定,剂量速率较小和太阳耀斑突发、剂量速率大的特点,对激励函数进行不同处理,从而得到不同的理论模型。