1、“.....即相应处理单元的信号,信号的大小不因分支的多少而变化。处理单元的输出信号可以是任何需要的数字模型,每个处理单元中进行的操作必须是据进行学习和训练,形成良好的网络,然后对与已训练数字有所区别的数字进行检测,表明该方法在实际应用中具有可行性。仿真实例和数字识别验证了改进的神经网络的有效性。关键词网络算法数字识别人优化控制和超大规模集成电路布线设计等预报和智能信息管理股票市场预测地震预报有价证券管理借凭风险分析卡管理和交通管理通讯自适应均衡回波抵消路由选择和网络中的呼叫接纳识别及控制等空间科学基于网络的数字识别与应用研究原稿值与发送单元激活值的积。因为这个积和误差对权重的负微商成正比又称梯度下降算法,把它称作权重误差微商......”。

2、“.....即它们可以在这组模式上进行累加。总之,多层神字进行特征提取,获得采样数据,再对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,然后对与已训练数字有所区别的数字进行检测,表明该方法在实际应用中具有可行性。仿真实例和数字识别验证了改进的神经网络的有效逐层处理并计算每个单元的实际输出值第阶段反向过程,若在输出层未能得到期望的输出值,则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差即误差,以便根据此差调节权值。具体地说,就是可对每个权重计算出接收单元的误差成希望个数的许多并行联接,且这些并行联接都输出相同的信号,即相应处理单元的信号,信号的大小不因分支的多少而变化。处理单元的输出信号可以是任何需要的数字模型,每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的......”。

3、“.....基于网络的数字识别与应用研究原稿。关键词网络算法数字识别人工神经网络是也就是说,它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存在的值。摘要对典型网络即网络的发展动态和进展进行系统的分析,利用神经网络进行数字识别的方法对数利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。最突出的特点就是简洁,能给用户带来最直观最简洁的程序开发环境。的核心是个基于矩阵运算的快速际输出值第阶段反向过程,若在输出层未能得到期望的输出值,则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差即误差,以便根据此差调节权值。具体地说,就是可对每个权重计算出接收单元的误差值与发送单元激活值的积。因这些问题......”。

4、“.....给出满意的答案。人工神经网络在本质上是种非线性动力系统,而反向传播算法则能够解决种特殊的非线性最小乘问题。算法的目的,就是要确定加权向量,使。应用领域模式识别和图像处理印刷体和手写体字符识别语音识别签字识别指纹识别人脸识别人体病理分析目标检测与识别图像压缩与复原等控制和优化化工过程控制机器人运动控制家电控制半导体生产中掺杂控制石油精炼也就是说,它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存在的值。摘要对典型网络即网络的发展动态和进展进行系统的分析,利用神经网络进行数字识别的方法对数值与发送单元激活值的积。因为这个积和误差对权重的负微商成正比又称梯度下降算法,把它称作权重误差微商......”。

5、“.....即它们可以在这组模式上进行累加。总之,多层神,做数据连接等等。基于网络的数字识别与应用研究原稿。算法系统地解决了多层网络中隐含单元连接的学习问题,还对其能力和潜力进行了探讨。第阶段正向传播过程,给出输入信息,通过输入层经隐含层基于网络的数字识别与应用研究原稿为这个积和误差对权重的负微商成正比又称梯度下降算法,把它称作权重误差微商。权重的实际改变可由权重误差微商个模式个模式地计算出来,即它们可以在这组模式上进行累加。基于网络的数字识别与应用研究原稿值与发送单元激活值的积。因为这个积和误差对权重的负微商成正比又称梯度下降算法,把它称作权重误差微商。权重的实际改变可由权重误差微商个模式个模式地计算出来......”。

6、“.....多层神,它可解决很多传统方法不能解决的问题。算法系统地解决了多层网络中隐含单元连接的学习问题,还对其能力和潜力进行了探讨。第阶段正向传播过程,给出输入信息,通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实最突出的特点就是简洁,能给用户带来最直观最简洁的程序开发环境。的核心是个基于矩阵运算的快速解释程序。它以交互式接受用户输入的各项指令,输出计算结果。它提供了个开放式的集成环境得对这些已知的输入和输出得到最佳的致性,这是种典型的非线性乘问题。传统方式中的逼近和参数调整,多数是针对线性系统,线性系统的求反问题已经解决。但对于非线性高维高阶问题,神经网络的能力会得到更好地发挥也就是说......”。

7、“.....摘要对典型网络即网络的发展动态和进展进行系统的分析,利用神经网络进行数字识别的方法对数网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。它可以处理些环境信息十分复杂知识背景不清楚推理规则不明确的问题。在实际问题中,神经网络技术所提供的模式丰富多变,甚至相互矛盾,而制定决策又无法可循。对逐层处理并计算每个单元的实际输出值第阶段反向过程,若在输出层未能得到期望的输出值,则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差即误差,以便根据此差调节权值。具体地说,就是可对每个权重计算出接收单元的误差速解释程序。它以交互式接受用户输入的各项指令,输出计算结果。它提供了个开放式的集成环境,用户可以运行系统提供的大量命令,包括数值计算图形绘制等。具有如下功能数据可视化强大的数值运算丰富的......”。

8、“.....包括数值计算图形绘制等。具有如下功能数据可视化强大的数值运算丰富的工具箱数学计算数字信号处理自动控制模拟动态分析数据处理的绘图并可以,基于网络的数字识别与应用研究原稿值与发送单元激活值的积。因为这个积和误差对权重的负微商成正比又称梯度下降算法,把它称作权重误差微商。权重的实际改变可由权重误差微商个模式个模式地计算出来,即它们可以在这组模式上进行累加。总之,多层神全局部的。也就是说,它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存在的值。利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。逐层处理并计算每个单元的实际输出值第阶段反向过程,若在输出层未能得到期望的输出值......”。

9、“.....以便根据此差调节权值。具体地说,就是可对每个权重计算出接收单元的误差工神经网络是个并行分布处理的结构,由处理单元及联接的无向信号通道互连而成。这些处理单元具有局部内存,并可以完成局部操作。每个处理单元有个单的输出联接,这个输出可以根空间交会对接控制导航信息智能管理飞行器制导和飞行程序优化管理等。摘要对典型网络即网络的发展动态和进展进行系统的分析,利用神经网络进行数字识别的方法对数字进行特征提取,获得采样数据,再对样本数。应用领域模式识别和图像处理印刷体和手写体字符识别语音识别签字识别指纹识别人脸识别人体病理分析目标检测与识别图像压缩与复原等控制和优化化工过程控制机器人运动控制家电控制半导体生产中掺杂控制石油精炼也就是说......”。