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——“.....本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据进行，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目......”。

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——“.....选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心......”。

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——“.....转到第步，标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。文中由于将预测的数据均标准化至,区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由,并以步长为进行变化。采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找，从而得到最优的数据中心及扩展系数。例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。下面以遗传算法为例介绍。遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。用遗传算法优化平滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体执行选择交换变异操作......”。

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——“.....若是，求出最优解若否，返回至步骤。终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。最终，经过遗传算法优化，得到最优值。图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势，参与风电功率预测系统的开发建设工作，不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果，提高风电场与电力系统协调运行的能力。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测......”。

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——“.....对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。，则扩展系数取，为重叠系数。混合学习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。以单输出网络为例，采用梯度下降算法。定义目标函数为式中，为训练样本数，为输入第个样本时的误差信号。定义为，式中输出函数忽略了阈值。为使目标函数最小化，各参数修正量应与其负梯度成正比，经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围,内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练。然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵......”。

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。——“.....哪种组分的生物效，要求产品食用简易，加热方便，便于携带第三信任程 度，消费者对产品信任是它赢得市场的保证。产品安全有 效是提高消费者信任度的保证良好品牌，激励消费者 购买制度 城市生活垃圾及污染防治技术政策国家建设部 环保总局科技部建城号 城市污染处理及污染防治技术政策国家建设部 环保总局科技部建城号 工业企业设计卫生标准 建筑抗震设计规范 建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范 建筑设计防火规范•年版 国家计划发展委员会投资项目可行性研究指南 南美以寻找能降低严重危 害人体健康的些慢性病如心血管疾病，糖尿病，高血压， 老年性痴呆风险的功能素材。更强法，从而达到可在体外和体内 两方面评价抗氧化的食物成份。利用这种方法可从血液唾 液及尿液中检测出氧化应激损伤的生物学标记物。更加注 意开发新的功能素材。未来几年世界各国将会更加重视研究 物，分离纯化有效成份有定困难。日本大泽俊彦等人建立 免疫化学研究方法，评价氧化应激，成功地制备出对脂质过 氧化物，蛋白质，氧化损伤有特异性抗体......”。

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——“..... 纵观国际功能食品的科学研究有几点值得我们重视注意 采用新的理论和方法来揭示食物中的非传统的营养成份的 作用及其机理。考虑到食物中的功效成份多数是个混合 应最大生理能力和坚强的毅力。其二，此次实习，我深深体会到了积累知识的重要性。俗话说要给单位碗水，自己就得有桶水。我对此话深有感触。这次实习，我操作的是生产的命脉，虽有些计算机基础，但机械方面的知识很缺乏。有的还必须请教和自学些机械基础，确实够我折腾了的。下班后，我们有时继续申请加班，向师傅学习。再次，此次实习增强了我毕业就业的信心和勇气。这次实习，我班同学表现得都不错，都在各个岗位有所表现。由此看来，我们在大学里还是学到了不少东西，只是感觉不到而已。所以，我们有就业危机感是应该的，但不能过于自卑和担忧，否则会妨碍自己的学习。现在，我们能做的就是多吸取知识，提高自身的综合素质。自己有了能力，到时候才会是车到山前必有路。参考文献丁海伦谈商流分散，物流集中的作用图书发行研究，年期刘普合电子商务与物流技术创新商场现代化，年期丁立言，张铎物流系统工程北京清华大学出版社......”。

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——“.....年李东贤日本现代流通企业年张苏，詹荷生企业物流的战略发展物流消毒系统，采用的 处理构筑物及工艺设备成熟可靠，稳定安全。 投资构成合理，经济效益良好近期以白沙河引水至新建水库万 作为主要水源，远期以大广坝二期至陀兴水库干渠为水源是合理 可行的。 经过净水厂三个厂址比选，拟定新建水库西侧净水厂厂址 是合理和适宜的。 十分必要和紧迫的，应 赶快筹集资金，及早开工建成。 建设规模是适宜的，近期万立方米吨，远期万立方米吨。 满足度假区经济发展的需要，符合总体规划的原则指。本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据进行......”。

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——“.....导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段......”。