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神经网络造句(共100个)

  • 1.
    由于粗神经网络的误差传递函数不可微，所以采用遗传算法来训练粗神经网络。
  • 2.
    神经网络权值和阈值的优化方法.
  • 3.
    结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。
  • 4.
    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。
  • 5.
    通过对径向基神经网络的研究，提出了径向基神经网络的构造性理论及其构造算法。
  • 6.
    神经网络也可假定为可以学习。
  • 7.
    然后通过训练神经网络把这些知识储存于神经网络的权值中，幷在其它的地震输人下使用。
  • 8.
    模糊神经网络用于控制纠偏机构的运动.
  • 9.
    针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题，分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。
  • 10.
    神经网络结构及权值优化属两级进化方法。
  • 11.
    通过神经网络进入他人的意识，获取感觉。 
  • 12.
    然后采用前向神经网络进行整经轴数预测。
  • 13.
    研究基于递归神经网络的潜油电泵排量辨识方法，设计了隐层反馈、输出层反馈及自反馈的递归神经网络结构。
  • 14.
    提出了一种基于神经网络模型的母线保护。
  • 15.
    还对神经网络隐层单元数等进行了初步研究。
  • 16.
    神经网络有良好地自学习和自感应能力。
  • 17.
    采用神经网络逆控制的思想设计小波神经网络控制器，引入多步预测性能指标函数对控制器权值进行在线训练。
  • 18.
    基于反问题中的模型参数辩识理论，通过人工神经网络，建立了考虑应力路径影响的粘土的神经网络本构模型。
  • 19.
    通过神经网络对一含水平井的油气藏系统进行建模和辩识，从新的神经网络模型获得水平井自动参数识别结果；
  • 20.
    实验表明，智能神经网络系统组成原理将面向对象、符号逻辑融于神经网络中，提供了构造功能完备的智能系统的途径。
  • 21.
    提出一种船舶航迹保持的在线神经网络控制器.
  • 22.
    研究了带时变时滞的递归神经网络的全局渐近稳定性。
  • 23.
    神经网络训练误差值的选取是一个具有挑战性的问题。
  • 24.
    神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学习能力。
  • 25.
    讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为。
  • 26.
    在神经网络中采用批处理加动量项的梯度下降算法学习。
  • 27.
    通过采用神经网络工具，探讨沥青握合料的抗剪强度预估方法。
  • 28.
    提出了基于径向基神经网络的卫星地面站系统建模方法。
  • 29.
    对用人工神经网络识别往复泵活塞磨损故障进行了研究。
  • 30.
    这不是神经网络解决的；而是有年历史的符号算法做到的。
  • 31.
    对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。
  • 32.
    提出了基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法。
  • 33.
    提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法。
  • 34.
    提出了一种新的训练前馈神经网络的局部线性化最小二乘算法。
  • 35.
    通过设计神经网络控制器线性化慢系统，使其轨迹跟踪期望值。
  • 36.
    研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题。
  • 37.
    针对蒸汽干度测量这个难点问题，建立了它的神经网络软测量模型。
  • 38.
    奇偶校验实验证明了该神经网络芯片具有在片学习的能力。
  • 39.
    基于小波包分解和遗传神经网络对正常脑电和癫痫脑电进行识别。
  • 40.
    对多层感知器隐层数进行了分析，确定采用三层感知器神经网络；

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