冲突消除造句

本文首先讨论了影响神经网络的泛化能力的因素,提出了一种新的结构自适应神经网络学习算法,在新方法中,采用了遗传算法对神经网络的结构参数(隐层节点数、训练精度、初始权值)进行优化,大大提高了神经网络的泛化能力和知识动态获取自适应能力;其次,构造集成神经网络,引入数据融合算法,实现了基于集成神经网络的融合诊断,有效地提高了知识获取的全面性、完善性及精度;然后,针对知识获取过程中所存在的不确定性、不完备性等问题,探讨了运用粗糙集理论的知识获取方法,通过缺损数据补齐、连续数据的离散、冲突消除、冗余信息约简、知识规则抽取等一系列的算法实现了智能诊断的知识规则获取;最后,将粗糙集理论与神经网络相结合,研究了粗糙集-神经网络的知识获取方法。
其中，冒险检测定理给出了通过波形运算检测电路中冒险现象的哈尔滨工程大学硕士学位论文形式化方法;波形递增算法解决了boole过程在处理电路中反馈环问题上的缺陷;伪路径识别算法能够有效地去除电路网表中的无用节点;而惯性冲突消除法能使对节点状态的描述更加真实，并减少了计算量。
用冲突消除造句挺难的，這是一个万能造句的方法