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doc (定稿)优质肉鸡产业化项目可行性商业策划书5(喜欢就下吧) ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:59 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-25 19:59

《(定稿)优质肉鸡产业化项目可行性商业策划书5(喜欢就下吧)》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....需要构造个上十亿的特征空间概念上的问题在年通过完全可分情况下的最优超平面得以解决最优超平面是指使两类向量具有最大间隔的线性决策函数,如图所示可以发现,构造最优超平面只需考虑训练集中决定分类隔间的少量数据,即所谓的支持向量如果训练集被最优超平面完全无错地分开,则个测试样例被错判的期望概率以支持向量的期望数目与训练集向量数目比值为上界,即注意,这个界与分类空间的维数无关并且由此可知,如果支持向量的个数相对与整个训练集很小,则构建出来的分类超平面将具有很好的推广性,即便是在个无限维空间第节中,通过实际问题我们验证了比值能够小到而相应的最优超平面在个十亿的特征空间依然具有很好的推广能力令为特征空间里的最优超平面我们将看到,特征空间中最优超平面的权值可以写成支持向量的个线性组合从而特征空间里的线性决策函数为如下形式,其中表示支持向量和向量在特征空间里的内积因此,该决策函数可以通过个两层的网络来描述如图尽管最优超平面保证了好的推广性,但如何处理高维特征空间这个技术上的问题依然存在年......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....要么求出超过个给定的常数的最大值这种情况下不可能以大于的间隔分开训练数据在约束条件和下最大化泛函的问题如下方法可有效地解决将训练数据集划分为几部分,使每部分占有合理的少量数据先求解由第部分训练数据决定的二次规划问题对于该问题,会有两个结果其,这部分数据不能被任何超平面分开这种情况下整个数据集都不能被任何超平面分开其二,找到了能分开这部分数据的最优超平面假设对第部分数据泛函的最大化时对应的向量为该向量些维上取值为零,它们是和该部分数据中非支持向量相关的将第部分数据中的支持给出最优解为如下二次决策函数当时该二次决策函数退化为个线性函数评估二次决策函数需要确定个自由参数,而评估线性函数只需要个自由参数在观测数目较小小于的情况下评估个参数是不可靠的因此提出以下建议,在≠时也采用线性判别函数,其中的采用如下形式,这里是个常数也对两个非正态分布的线性决策函数给出了建议因此模式识别的算法最开始是和构建线性决策平面相关联的年,提出了种不同的学习机器感知器或神经网络感知器由相关联的神经元构成......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....用来处理训练集不完全可分情况下的学习问题最优超平面算法训练样本集是线性可分的。如果存在向量和标量使得以下不等式对中所有元素都成立我们将不等式写成如下形式最优超平面是指将训练数据以最大间隔分开的那个平面它决定了向量的方向,该方向上两不同类别训练向量间的距离最大可回顾图记这个距离为,,它由下式给定,最优超平面,便是使得距离取最大值的那组参数根据和可得,这表明,最优超平面就是满足条件并且使得最小化的超平面因此,构建个最有超平面其实就是个二次规划问题满足的向量即为支持向量附录中将证明决定最优超平面的向量可以写成所有训练向量的个线性组合,其中由于只有支持向量处的系数参考附录,表达式只是的种简写形式要求出参数向量......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....混凝土结构暗配射频电缆型号规格安装位置敷设方式穿管方向,与我国当前交通体制的变革有关。本论文是在导师李健的悉心指导下完成的。从论文的选题构思写作到定稿,我都得到了李健老师的精心指导和帮助。论文的最终出炉,应该感谢李健老师,他渊博的专业知识,严谨的治学态度,精益求精的工作作风,诲人不倦的高尚师德,严以律己宽以待人的崇高风范,朴实无华平易近人的人格魅力对我影响深远。在此特向我的李健导师表示衷心的感谢。拉期间,圣克里门托和其他都市扩大了他们的系统,而洛杉矶丹佛达拉斯和圣路易斯建造新。最近,休斯顿和明尼亚波利开启新轻轨线会儿小的,稀疏地人口稠密的都市,像是苏族人的都市哈里斯堡和,他们想要联邦资金帮助建立他们的系统的维吉尼亚建议的。而且虽然县驻存重复地在外禁止了个公民投票华盛顿建立四十亿扩建都会的到杜勒斯航空站,但是规画师然而绕行了大众的遗嘱而且将通行税进款增加从杜勒斯收费道路移开了融资最后扩建的个嫁奁。正在损失市场占有率的任何私人的公司和报告递增损失会是稳定的缺少吸引扩大的资金。几乎无疑地,它会试着决定最有效率的路订约......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....再对比较的值进行非线性变化如图这就允许我们构造足够好的分类决策面,比如任意精度的多项式决策面称这种类型的学习机器为支持向量网络支持向量网络的技术首先针对能够完全无错地分开的数据集本文我们将支持向量网络推广到不能完全无错分类的数据集通过该扩展,作为种全新的学习机器的支持向量网络将和神经网络样的强大和通用第节将展示它在维的高维空间中针对高达阶的多项式决策面的推广性并将它和其他经典的算法比如线性分类器近邻分类器和神经网络做了性能上的比较第节着重引出算法并讨论了算法的些性质算法的些重要细节参见附录最优超平面本节回顾文献中针对能被完全无错分开的训练数据的最优超平面方法下节介绍软间隔的概念,用来处理训练集不完全可分情况下的学习问题最优超平面算法训练样本集是线性可分的......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....因此整个感知器完成了个分段线性分类平面如图没有提出通过调整网络的所有权值来最小化向量集上误差的算法,而提出了种自适应仅仅改变输出节点上的权值的方法由于其他权值都是固定的,输入向量被非线性地映射到最后层节点的特征空间在该空间的线性决策函数如下通过调整第个节点到输出节点的权值来最小化定义在训练集上的种误差的方法,再次将构建决策规则归结为构造个空间的线性超平面年,针对模式识别问题出现了通过调整神经网络所有权值来局部最小化向量集上误差的算法即后向传播算法算法对神经网络的数学模型有微小的改动至此,神经网络实现了分段线性决策函数本文提出了种全新的学习机器,支持向量网络它基于以下思想通过事先选择的非线性映射将输入向量映射到个高维特征空间在空间里构建个线性决策面,该决策面的些性质保证支持向量网络具有好的推广能力例如要构造个与二阶多项式对应的决策面,我们可以构造个特征空间,它有如下的个坐标其中,分类超平面便是在该空间中构造的以上方法存在两个问题个是概念上的,另个是技术上的概念上的问题怎样找到个推广性很好的分类超平面特征空间的维数将会很高......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....个经纬仪代理商没有到使利润最大寻找,但电气配线种类导线母线导线导线用途配线形式部位电梯用线型号规格消火栓镀锌钢管安装部位室内外室内材质钢管规格连接方式法兰连接消火栓镀锌钢管安装部位室内外室内材质镀锌钢管规格连接方式螺纹连接法兰阀门型号规格蝶阀个法兰阀门型号规格蝶阀个消防水泵接合套器安装部位室外型号规格消火栓安装部位室内型号规格套点型探测器型号光感探测器只按钮型号规格手动报警按钮只报警装置形式声光报警台报警装置形式电话插口台报警装置形式对讲电话台自动报警系统装置调试点数点系统模块接口名称控制模在文献中证明构造决策函数的步骤可以交换顺序不必先将输入向量通过种非线性变换映射到特征空间再与特征空间中的支持向量做内积而可以先在输入空间通过内积或者种别的距离进行比较,再对比较的值进行非线性变化如图这就允许我们构造足够好的分类决策面,比如任意精度的多项式决策面称这种类型的学习机器为支持向量网络支持向量网络的技术首先针对能够完全无错地分开的数据集本文我们将支持向量网络推广到不能完全无错分类的数据集通过该扩展......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....该方向上两不同类别训练向量间的距离最大可回顾图记这个距离为,,它由下式给定,最优超平面,便是使得距离取最大值的那组参数根据和可得,这表明,最优超平面就是满足条件并且使得最小化的超平面因此,构建个最有超平面其实就是个二次规划问题满足的向量即为支持向量附录中将证明决定最优超平面的向量可以写成所有训练向量的个线性组合,其中由于只有支持向量处的系数参考附录,表达式只是的种简写形式要求出参数向量,需要求解以下二次规划问题其中,且满足限制,,是维的单位向量,是维的类标签向量,是的对称矩阵其元素,,不等式表示非负象限因此,问题变为在非负象限中最大化二次式,并服从约束条件当训练数据可完全无错地分开时,在附录中我们证明了在最大泛函,和式的最大间隔之间有以下关系如果存在个和个较大的常数使得不等式成立,则所有把训练集分开的超平面其间隔都满足如果训练集不能被超平面完全分开,则两个类的样本间的间隔变的任意小,使得泛函的值变得任意大因此,要在约束条件和下最大化泛函......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....混凝土结构暗配钢管材质规格配置形式及部位不适用于金属软管电线管砖,混凝土结构暗配硬质管材质规格配置形式及部位不适用于金属软管电线管砖,混凝土结构暗配金属线槽规格程式垂直桥架规格程式槽式桥架垂直桥架规格程式槽式桥架前端机柜名称有线电视前端机柜个电气配管材质规格配置形式及部位不适用于金属软管电线管砖......”

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