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——“.....称之为神经网络。在人工神经网络的实际应用中，网络广泛应用于函数逼近模式识别数据压缩等。神经元与其它神经元的不同之处是神经元的传输函数为非线性函数，最常用的函数是和函数，有的输出层也采用线性函数。其输出为神经网络般为多层神经网络。网络的信息从输入层流向输出层，因此是种多层前馈神经网络。如果多层网络的输出层采用形传输函数，其输出值将会限制在个较小的范围内，而采用线性传输函数则可以取任意值。在确定网络的结构后，要通过输入和输出样本集对网络进行训练，亦即对网络的阈值和权值进行学习和修正，以使网络实现给定的输入输出映射关系。神经网络的学习过程分为两个阶段第阶段是输入已知学习样本，通过设置的网络结果和前次迭代的权值和阈值，从网络的第层向后计算出各神经元的输出。第二阶段是对权值和阈值进行修改，从最后层向前计算各权值和阈值对总误差的影响，据此对各权值和阈值进行修改。以上两个过程反复交替，直到达到收敛为止。由于误差逐层往回传递，以修正层与层间的权值和阈值，所以称该算法为误差反向传播算法。标准的算法和学习规则样是种梯度下降学习算法......”。

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——“.....控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单易于掌握，在工程实际中被广泛采用。控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法反应曲线法和衰减法。三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在般采用的是临界比例法。利用该方法进行控制器参数的整定步骤如下首先预选择个足够短的采样周期让系统工作其次仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期再次在定的控制度下通过公式计算得到控制器的参数。控制器的控制质量如何，很大程度上取决于其三个参数，和，因此需要对这三个参数进行整定......”。

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——“.....求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备。第四章基于神经网络的力矩预测人工神经网络概述神经网络控制属于先进控制技术，是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络，是在人类对大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性全局作用，是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等......”。

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——“.....它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性全局作用，是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等。神经网络对控制领域有吸引力的特征能逼近任意范围上的非线性函数。信息的并行分布式处理与储存。便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。可以多输入，多输出。能进行学习，以适应环境的变化。决定神经网络的整体性能的三大要素神经元之间相互连接的形式拓扑结构。神经元信息处理单元的特性。为适应环境而改善性能的学习规则。年建立的第个神经元模型模拟生物神经元模型，为神经网络的研究与发展奠定了基础。至今，已建立了多种神经元与网络的模型，取得了相当的成果，其中些模型被用于自动控制领域......”。

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——“.....针对标准算法出现了几种基于标准算法的改进算法，如变梯度算法牛顿算法等。神经网络的主要改进算法定理求得关节力矩，求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理，利用角动量定理和关节质量质心回归方程，求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备。第四章基于神经网络的力矩预测人工神经网络概述神经网络控制属于先进控制技术，是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络......”。

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。——“.....主要用于解决信号处理中的自适应和非线性问题。包括自适应均衡自适应滤波回波抵消自适应波束形成和各种非线性问题。虽然神经网络在许多领域都有成功的应用案例，但神经网络也不是尽善尽美的。目前，神经网络的理论研究和实际应用都还在进步的探索之中，相信随着人工神经网络研究的进步深入，其应用领域会更广，用途会更大。神经网络人工神经网络以其具有自学习自组织较好的容错性和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型简称网络，目前主要应用于函数逼近模式识别分类和数据压缩或数据挖掘，神经网络结构如图所示。线性神经网络的学习算法只能训练单层神经网络，而单层神经网络只能解决线性可分的分类问题。多层神经网络可以用于非线性分类问题，但需要寻找训练多层神经网络的学习算法。图神经网络年提出了个适合多层网络的学习算法，年美国加州的小组将该算法用于神经网络的研究，才使之成为迄今为止最著名的多层网络学习算法算法......”。

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——“.....其用途日益广泛，应用领域也在不断扩展，已在各工程领域中得到广泛应用。人工神经网络技术可用于如下信息处理工作函数逼近感知觉模拟多目标跟踪联想记忆及数据恢复等。具体而言，主要用于解决下述几类问题模式信息处理和模式识别。神经网络经过训练可有效地提取信号语音图像雷达声纳等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变测量自适应抽象或概括等问题。神经网络可以应用于模式识别的各个环节，如特征提取聚类分析边缘检测信号增强噪声抑制数据压思维的问题时，却遇到很大困难。神经网络为人工智能开辟了条崭新的途径，成为人工智能研究领域中的后起之秀。控制工程。神经网络在诸如机器人运动控制工业生产中的过程控制等复杂控制问题方面有独到之处。较之基于传统数字计算机的离散控制方式，神经网络更适于组成快速实时自适应控制系统。联想记忆。联想记忆的作用是用个不完整或模糊的信息联想出储存在记忆中的个完整清晰的模式来。如何提高模式存贮量和联想质量仍是神经网络的热点之。目前在这方面的应用有内容寻址器人脸识别器知识数据库等。信号处理......”。

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——“.....对于倒立摆系统输出量为摆杆的角度，它的平衡位置为垂直向上。系统控制结构框图如下图直线级倒立摆闭环系统简化图该系统的输出为控制器被控制对象图摆杆角度控制结构框图其中被控对象传递函数的分子项被控对象传递函数的分母项控制器传递函数的分子项控制器传递函数的分母项通过分析上式就可以得到系统的各项性能。由式子可以得到摆杆角度和小车加速度的传递函数控制器的传递函数为只需调节控制器的参数，就可以得到满意修正是沿着误差性能函数梯度的反方向进行的。针对标准算法出现了几种基于标准算法的改进算法，如变梯度算法牛顿算法等。神经网络的主要改进算法定理求得关节力矩，求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理......”。

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——“.....模式识别是人工神经网络特别适宜求解的类问题，神经网络模式识别技术在各领域中的广泛应用是神经网络技术发展的个重要侧面。人工智能。专家系统是人工智能领域研究时间最长，应用最成功的技术，但人们在应用专家系统解决诸如语音识别图像处理和机器人控制等这类类似于人脑的形象见表微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分即误差的变化率成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件环节或有滞后组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化超前，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入比例项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是微分项，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例微分控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。参数的调整控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容......”。