1、“.....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④执行选择交换变异操作......”。

2、“.....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......”。

3、“.....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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....令,转到第步，重复上述过程，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、“.....其目的是在农业技术创新的载体以及组织建设方面先行步， 为农主的资源型产业转变为 重视物质投入智力投入的技术密集型产业，确定建设高原特色现代 农业示范园。 二是促进农业可持续发展的需要 大力促进高新农业科学技术转化，提高农业科技含量，已成为推 府提出了实现实现农业技术科 技化，农产品商品化，农业产业布局区域化，农业生产标准化，生产 手段机械化，农民生活现代化的循化现代农业发展总体目标。根据 这目标，为使农业由注重投入与依靠资源为业产出率低，农业机械化程度不高，农 产品科技含量低，加工滞后，缺乏品牌，流通渠道不畅，农业产业化 程度低等情况，从而导致农业商品率低，算表, 附图县地区现代农业示范园建设位置图, 附图县地区现代农业示范园核心区建设布局图, 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传, 前言 党的十七大指出解决好农业农村农民问题，事关全面建设 小康社会大局，必须始终作为全党工作的重中之重。要加强农业基础 地位，走中国特色农业现代化道路，建立以工促农以城带乡长效机 制，形成城乡经济场价格......”。

7、“..... 购买未投产的旧厂房建设用地亩，计投入资金万元 征用耕地的难题，而且烘出来的 花质量好，品位高。该项技术的运用，解决了金银花加工难的瓶。亩产值达到六千至万元。 烘干技术。金银花开花时均是梅雨天气，传统的方法加工 是靠太阳晒明火烤，这样加工的金银花质量差，达不到质量要求。 如果大面积种植，遇雨不能及时采摘无法加工就会烂掉 栽培修剪技术目前本品栽培已经形成的相应技术规范 和标准，我们经过我地实践后，将标准进行了相关修订，保证我地金 银花种植达到药典所规定的品质，产量较大的提高，盛产期达到 至公斤亩干花特的系列技术。有 较完善金银花地方标准可供借鉴和参考，各项技术指标优于国内其他 金银花品种。 育苗技术我们经过原产地育苗后再行本地二次育苗，保 证了种苗的纯正，从源头上保证金银花的品质。哈药集团康缘集团以岭制药太行制 药等多家保健饮料公司和药厂采用。 技术优势 巨花号金银花在我地，经过我们几年种植探究，从育苗 定植施肥修剪采摘加工包装都有自己独 期巨花号品种，平均亩产干花公斤，最高达到公斤， 其经济效益非常可观。巨鹿金银花绿原酸含量超过......”。

8、“.....与道地产区相比无差异。此品种完全达到新版药典的 亩，计投入万元 征用废旧果园亩，计投入万元。 诊断及防治系统等套。 六沼气锅炉饲料加工环境控制人工授精实验设备等各 套。 七购置办公设备套。 八尸体无害化焚烧炉台套。 七投资估算和资金筹措 投资估算 专用变压器台。 架设进场输电主线路根㎞。 三管理监控视频设施设备套。四水电联结及场内水电安装猪舍配套设施安装。 五购置配套仪器设备多功能水份测定仪脂肪测定仪猪病 门卫值班室消毒更衣室配电房等。 排污管道㎝。 指标，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......”。

9、“.....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④执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，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......”。