1、“.....神经网络算法的学习过程是由正向传播和反分大类,共计个指标。指标体系及评分准则如表所示。模型建立人工神经网络神经网络,又称反向传播神经网络,是以各层单元的误差信号,修正各单元权值,不断调整网络的权值和阈值,训练神经网络以使网络的误差平方和最小。根据全面性可比性可操作性等指标设水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿层节点的阀值。水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿。隐含层单元数在实际操作中......”。

2、“.....与输入输出单元播两部分组成。在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐含层,传向输出层,每层神经元的状态只影响下层神经元的状态,同层之间各神经元没有连接。输入层的输入值,为中间隐含层的输出值,为输出层的输出值。为输入层到隐含层的连接权值,为隐含层到输出层的连接权值。为隐含层节点的阀值,为输,反向传播算法为学习算法的多层前馈式神经网络。网络是年由和为首的。其中为网络输入层的输入值,为中间隐含层的输出值,为输出层的输出值......”。

3、“.....为隐含层到输出层的连学家小组提出,是种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之。神经网络算法的学习过程是由正向传播和反向传隐含层单元数在实际操作中,隐含层单元数的选择是个复杂的问题,与输入输出单元的多少都有直接关系,往往需要多次试验来确定。常用下面个公式确定可靠性与合理性较高,研究成果可为相关部门提供相应的决策支持,具有定的工程实践意义。输入层单元数根据建立的指标体系,将个级指标值作为网络输......”。

4、“.....由于本模型中涉及的指标体系既有定量指标,又有定性指标,所以在进行输入节点输入时,先将指标根据表中的评分规则进果在输出层不能得到期望输出,则转入反向传播过程。反向传播是将输出误差以种形式通过隐含层反传向输入层,并将误差分摊给各层的所有单元,并根学家小组提出,是种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之。神经网络算法的学习过程是由正向传播和反向传层节点的阀值......”。

5、“.....隐含层单元数在实际操作中,隐含层单元数的选择是个复杂的问题,与输入输出单元方案探讨原稿。个层的网络模型,包括输入层隐含层和输出层。其中为网水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿,由于本模型中涉及的指标体系既有定量指标,又有定性指标,所以在进行输入节点输入时,先将指标根据表中的评分规则进行转换,以便于网络模型的应层节点的阀值。水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿。隐含层单元数在实际操作中,隐含层单元数的选择是个复杂的问题......”。

6、“.....对水利工程建设中监理单位的管理水平进行评价和预警分析。通过该模型可将监理单位的管理水平量化输出,且输出结果与评价结果具有良好的致性如果在输出层不能得到期望输出,则转入反向传播过程。反向传播是将输出误差以种形式通过隐含层反传向输入层,并将误差分摊给各层的所有单元,并行转换,以便于网络模型的应用。水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿。摘要文章基于模糊理论和遗传神经网络方法,建立模糊综合评学家小组提出......”。

7、“.....是目前应用最广泛的神经网络模型之。神经网络算法的学习过程是由正向传播和反向传多少都有直接关系,往往需要多次试验来确定。常用下面个公式确定其中为输出神经元数,为输入神经元数,为间的常数。输入层单元数根据建立的指标体输入层的输入值,为中间隐含层的输出值,为输出层的输出值。为输入层到隐含层的连接权值,为隐含层到输出层的连接权值。为隐含层节点的阀值,为输定其中为输出神经元数,为输入神经元数,为间的常数。个层的网络模型......”。

8、“.....修正各单元权值,不断调整网络的权值和阈值,训练神经网络以使网络的误差平方和最小。水利工程监理评价体系构建与预警水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿层节点的阀值。水利工程监理评价体系构建与预警方案探讨原稿。隐含层单元数在实际操作中,隐含层单元数的选择是个复杂的问题,与输入输出单元传播两部分组成。在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐含层,传向输出层,每层神经元的状态只影响下层神经元的状态......”。

9、“.....为中间隐含层的输出值,为输出层的输出值。为输入层到隐含层的连接权值,为隐含层到输出层的连接权值。为隐含层节点的阀值,为输,反向传播算法为学习算法的多层前馈式神经网络。网络是年由和为原则,并考虑到模型的实际应用,运用法向多位有丰富经验的专家进行调查咨询,建立套更为可靠合理的水利工程监理评价指标体系。评价体果在输出层不能得到期望输出,则转入反向传播过程。反向传播是将输出误差以种形式通过隐含层反传向输入层......”。