为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

14.1 生物神经元 14.2 人工神经元模型 14.3 多层感知器神经网络 15.1 神经网络的学习能力 15.2 误差回传算法

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

用人工神经元方法分析IF钢性能与成分、加工工艺之间关系.通过实验与现场数据训练1个前向网络的考核结果表明，该方法是用于大生产中IF钢成分与工艺设计的有效方法

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性

课程设计是综合应用本门课程和有关先修课程所学知识,完成以单元操 作为主的一次设计实践。通过课程设计使学生掌握化工设计的基本程序和方 法,并在査阅技术资料,选用公式和数据,用简洁文字、图表表达设计结果 及制图等能力方面得到一次基本训练。在设计过程中还应培养学生树立正确 的设计思想和实事求是

1. 电压、电流的参考方向 2. 电阻元件和电源元件的特性 3. 基尔霍夫定律

1.写作求职简历 2.倾听 3.道歉 4.写作演讲稿 5.写作海报 6.辩论赛 7.克服思维定势 8.思维的敏捷性训练 9.诗歌鉴赏活动 10.写作条据文书 11.写作通报 12.小组项目验收

一、初步认识电阻器、电容器、二极管、稳压二极管的基本特性 二、建立系统和地(GND)的概念。区别电路测量“系统”和普通电路原理图