1、“.....影响全局寻优的速度。终止循环条件重复初始化和声库和寻求目标函数随机产生个优化问题的初始解放入和声记忆库中，每个解中的每个参数对应网络隐含层的数据中心和扩展常数。和声搜索算法改进神经网络以神经网络为基础，祁丽春丑永新张浩琛宋厚彬基于神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究计算机与应用化学，。摘要针对污水处理过程中出水传统检测技术的滞后性，不能及时反馈污水出水水质指标，本文了采用种基于软测量表明，该模型具有很好的预测精度和泛化能力。参考文献姜达胜水质测定中问题浅析中国科技博览，张弼泽，臧春华，郭小萍软测量技术的发展及应用科技信息，潘峥嵘王群基于模糊神经网络的软测量技术和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用论文原稿采集更多的样本可以更好地减小误差。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准神经网络更好的性能，该模型具有较好的泛化能力和较高的软测量精度。结论本文提出的基于和声算法软测量中的应用论文原稿。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准神经网络更好的性能......”。

2、“.....模型训练的网络输出值与污水厂实际采建立软测量建模有两种方式机理建模和辨识建模。从理论上讲，机理模型是最最精确的模型，但它要求对被测对象的内部特性完全了解。但由于污水处理过程中的复杂性使得研究者难以通过机理模型方式进行精确建模。辨识臧春华，郭小萍软测量技术的发展及应用科技信息，潘峥嵘王群基于模糊神经网络的软测量技术的研究计算机测量与控制，曹鹏飞罗雄麒化工过程软测量建模方法研究进展化工学报，李明河许俊杰基于神经网络神经网络更好的性能，该模型具有较好的泛化能力和较高的软测量精度。结论本文提出的基于和声算法改进的神经网络污水出水模型具有较好的预测能力。充分利用和声搜索算法的全局搜索能力的特点，对神经网络更好的性能。图为组训练样本出水的仿真结果，模型训练的网络输出值与污水厂实际采集值的对比说明该模型具有较高的拟合精度图为组预测样本出水的仿真结果，预测模型的输出较好地反映出污水用论文原稿。摘要针对污水处理过程中出水传统检测技术的滞后性，不能及时反馈污水出水水质指标......”。

3、“.....本文充分利用和声算法的全局逼近能力和神经网络的非线底改造改为雷达识别为主，图像为辅的方式。感知周边车辆的能力是原来的倍，识别前方障碍物的能力大大增强，类似的道路中障碍物事故没有再次出现。无人驾驶汽车的起源现状及展望论文原稿。年以来，无人驾驶监测，且装备该系统的新车价格仅增加美元。年月，特斯拉推出自动驾驶系统，达到级有条件自动驾驶水平。无人驾驶汽车的关键技术无人驾驶汽车的自动驾驶系统主要包括环境感知定位导航和控制大系统。环境感知系统相当于驾驶员的眼睛，应用工业控制计算，雍龙泉和声搜索算法研究进展计算机系统应用，安爱民祁丽春丑永新张浩琛宋厚彬基于神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究计算机与应用化学，。出水软测量模型和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用论文原稿网络的隐含层参数进行动态调整，建立污水处理出水水質预测模型，取得了较好的效果。仿真结果分析表明，该模型具有很好的预测精度和泛化能力。参考文献姜达胜水质测定中问题浅析中国科技博览，张弼泽，理过程中出水的含量......”。

4、“.....通过采集更多的样本可以更好地减小误差。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准映射能力等优势，将两者结合起来，组成在功能上更完善的和声改进神经网络，并以此建模，实现对出水水质难测指标进行检测。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准初始化和声库和寻求目标函数随机产生个优化问题的初始解放入和声记忆库中，每个解中的每个参数对应网络隐含层的数据中心和扩展常数。和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用经网络以神经网络为基础，利用和声搜索算法通用性好，全局搜索能力和鲁棒性强的特点，优化网络隐含层的数据中心和扩展常数。具体改进算法如下初始化参数和声算法初始化的参数主要用和声搜索算法通用性好，全局搜索能力和鲁棒性强的特点，优化网络隐含层的数据中心和扩展常数。具体改进算法如下初始化参数和声算法初始化的参数主要有和声库大小，记忆库取值概率，微术的方法。本文充分利用和声算法的全局逼近能力和神经网络的非线性映射能力等优势，将两者结合起来......”。

5、“.....并以此建模，实现对出水水质难测指标进行检测。的研究计算机测量与控制，曹鹏飞罗雄麒化工过程软测量建模方法研究进展化工学报，李明河许俊杰基于神经网络的污水处理软测量模型研究应用工业控制计算，雍龙泉和声搜索算法研究进展计算机系统应用，安爱和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用论文原稿和声库大小，记忆库取值概率，微调概率，音调微调带宽，创作的次数。的大小影响着全局寻优的能力，般来说，越大，全局寻优能力也就越强，但相应地会加大计算量，影响全局寻优的速度。，直到达到最大的迭代次数或满足停止准则后结束循环，输出最优解。本文采用设定最大迭代次数来结束迭代过程。和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用论文原稿。和声搜索算法改进神改进的神经网络污水出水模型具有较好的预测能力。充分利用和声搜索算法的全局搜索能力的特点，对网络的隐含层参数进行动态调整，建立污水处理出水水質预测模型，取得了较好的效果。仿真结果分调概率，音调微调带宽，创作的次数。的大小影响着全局寻优的能力，般来说，越大，全局寻优能力也就越强......”。

6、“.....去感知周围环境。定位导航无人驾驶汽车的起源现状及展望论文原稿我国第辆真正意义上的无人驾驶汽车在国防科技大学诞生。年月我国第代无人驾驶汽车在国防科技大学研制试验成功，最高时速。无人驾驶汽车的起源现状及展望论文原稿。年以来，无人驾驶技术和道路测试发展迅猛。年月日，辆福特作为优步公司无人驾驶汽车载客首秀，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路测试。年谷歌自动驾驶汽车项车发展的方向，是智能科技发展的必然产物。无人驾驶汽车尤其适合从事共享汽车和长途高速运输，可极大地提高交通系统的效率和安全性。根据各大车企的研发计划，年全球将迎来自动驾驶汽车的爆发期。美国汽车信息咨询公司曾发表报告指出，到年，全球无人驾驶汽车销量将达万辆，在接下来的年中销量将以每年的速度持续增长到年，全球无人驾驶汽特斯拉预计其自动驾驶系统将在年后达到级，届时特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约，途中无需人工触碰。丰田力争在年左右实现自动驾驶汽车的商品化。大眾也将在年推出辉腾电动版......”。

7、“.....奔驰通用现代起亚以及中国自主品牌巨头上汽长安，都计划于年推出搭载自己最新自动驾驶技术的量产车型。宝马福特沃尔沃则将自动无人驾驶的普及化是个缓慢的过程，包括技术的进步突破，法令的通过，以及乘客由于驾驶意外产生的心理阴影的消除。无人驾驶汽车的未来展望美国机动工程师协会将无人驾驶汽车的等级分为级。级无自动驾驶功能级是对方向盘或加减速中的项进行辅助，如自适应巡航控制系统等级是对方向盘和加减速中的多项进行辅助，但司机必须随时待命，以便在自其它问题除了技术问题和公路环境问题，无人驾驶还要面对来自法规和市场等方面的挑战。年月德国上议院通过了项法规，准许无人驾驶汽车在德国公路上行驶。不过，这项法规要求任何时候都需要有人类驾驶员坐在驾驶席上，以准备随时对车辆进行控制。而在美国，已有个州颁布了自动驾驶法律。另外，无人驾驶安全性的问题是大家最为关注的话题。美国机动驶席上，以准备随时对车辆进行控制。而在美国，已有个州颁布了自动驾驶法律。另外，无人驾驶安全性的问题是大家最为关注的话题......”。

8、“.....动态驾驶任务支援，设计适用范围。其中争议最大的莫过于设计适用范围，包括系统安全运行道路类型地理范围速度范围系统的其适合从事共享汽车和长途高速运输，可极大地提高交通系统的效率和安全性。根据各大车企的研发计划，年全球将迎来自动驾驶汽车的爆发期。美国汽车信息咨询公司曾发表报告指出，到年，全球无人驾驶汽车销量将达万辆，在接下来的年中销量将以每年的速度持续增长到年，全球无人驾驶汽车将达万辆。参考文献陈慧岩等无人驾驶汽车概论北京理工车将能够自主地从洛杉矶开到纽大计算量，影响全局寻优的速度。终止循环条件重复初始化和声库和寻求目标函数随机产生个优化问题的初始解放入和声记忆库中，每个解中的每个参数对应网络隐含层的数据中心和扩展常数。和声搜索算法改进神经网络以神经网络为基础，祁丽春丑永新张浩琛宋厚彬基于神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究计算机与应用化学，。摘要针对污水处理过程中出水传统检测技术的滞后性，不能及时反馈污水出水水质指标，本文了采用种基于软测量表明，该模型具有很好的预测精度和泛化能力......”。

9、“.....张弼泽，臧春华，郭小萍软测量技术的发展及应用科技信息，潘峥嵘王群基于模糊神经网络的软测量技术和声改进神经网络在污水出水软测量中的应用论文原稿采集更多的样本可以更好地减小误差。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准神经网络更好的性能，该模型具有较好的泛化能力和较高的软测量精度。结论本文提出的基于和声算法软测量中的应用论文原稿。从仿真结果可以看出，经和声算法优化后的神经网络表现出了比标准神经网络更好的性能。图为组训练样本出水的仿真结果，模型训练的网络输出值与污水厂实际采建立软测量建模有两种方式机理建模和辨识建模。从理论上讲，机理模型是最最精确的模型，但它要求对被测对象的内部特性完全了解。但由于污水处理过程中的复杂性使得研究者难以通过机理模型方式进行精确建模。辨识臧春华，郭小萍软测量技术的发展及应用科技信息，潘峥嵘王群基于模糊神经网络的软测量技术的研究计算机测量与控制，曹鹏飞罗雄麒化工过程软测量建模方法研究进展化工学报，李明河许俊杰基于神经网络神经网络更好的性能......”。