输出层造句

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该模型包括分配层、融合层和输出层三层。
文中的bp网络模型都是由三层构成：输入层、隐含层、输出层。
理论分析结果表明，输出层权值控制着dpfnn的椎广能力。
网络的输出层对应的不同纹理的类别，从而将不同模式的纹理归为各自的类别。
同现在"尼康将会调校影像输出层级以使到垂直条纹图案将会差不多察觉不到。 "有什麽分别
结果表明，自组织映射的方法能够将地区产业结构在输出层聚成5个区域。
利用这个满秩矩阵，通过最小平方算法就可以求得隐层和输出层之间的复数权值。
当输入层和隐层之间的权值计算出来后，就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。
另外还构造了一个用于混合像素分类的神经网络，输出层节点为各典型地物类别所占的百分比。
给出了网络的学习算法，网络的大部分权值都是固定的，只有输出层与最后隐层之间的权值需要调节。
用输出层造句挺难的，這是一个万能造句的方法
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。
本文给出了三层前向粗神经网络，输入层由4个粗神经元和10个一般神经元组成，隐层和输出层分别由5个、 1个粗神经元组成。
结合点就是采用混沌遗传算法来求解径向基神经网络隐层到输出层的权值，并且仿真实验验证了改进型径向基神经网络算法的合理性。
( 5 )在网络训练过程中，对神经网络结构进行了分析，建立了计算输出和理想输出关系非线性方程组，依据非线性方程理论阐述设计变量、样本数量和输出层单元数量的关系，确定了隐层神经元的数量，经比较该方法很有效。
在这个结果的基础上，提出了基于输出层权值正则化的强推广性dpfnn学习算法，通过控制输出层权值提高了dpfnn的推广能力。
借助自组织特征映射的特点：即网络输出层特征平面能基本反映样本数据的分布情况，将高维的，不同种类的故障样本数据进行降维和聚类，显示在一个二维的平面上。使每种类别的样本占据平面上不同的区域。
在上述基础上，阐述了本嵌入式gui所要达到的功能、性能，提出了gui的体系结构，然后详细介绍和分析了本人所完成的核心机制模块和输入输出层的设计和实现，以及它们的各个子模块在设计和实现过程中所采用的主要数据结构、主要算法及函数流程。
本文以齿轮箱为研究对象，在齿轮正常、齿根裂纹、齿面非正常点蚀三种模式下，对振动信号加以分析，运用“小波包?能量”法提取出信号特征量，作为神经网络的输入向量，采用包括有输入层、单隐层和输出层的bp网络。
本文针对木材干燥过程中温、湿度耦合的现象，提出一种将新的基于bp神经网络的pid控制器应用于木材干燥控制系统的方案，其结构和学习算法相对简单，输入层和输出层神经元物理意义明确；它根据设定的某一控制规律，通过网络的自学习，调整pid控制器的比例、积分和微分参数，从而利用经典的pid控制算法得到相应各变量的控制量参与控制，并在该过程中实现解耦控制，而不用给定样本信号进行在线的学习。
通过对影响桩基承载力因素的分析并结合bp神经网络的特点，建立了以桩长、桩径、桩入土深度、侧摩阻加权平均值、桩端承载力等参数为输入层神经元，中间层为1层，中间层的神经元为2n + 1个，输出层为1个(即单桩竖向承载力)的bp神经网络模型。