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——“.....在≠时也采用线性判别函数,其中的采用如下形式,这里是个常数也对两个非正态分布的线性决策函数给出了建议因此模式识别的算法最开始是和构建线性决策平面相关联的年,提出了种不同的学习机器感知器或神经网络感知器由相关联的神经元构成,每个神经元实现个分类超平面,因此整个感知器完成了个分段线性分类平面如图没有提出通过调整网络的所有权值来最小化向量集上误差的算法,而提出了种自适应仅仅改变输出节点上的权值的方法由于其他权值都是固定的,输入向量被非线性地映射到最后层节点的特征空间在该空间的线性决策函数如下通过调整第个节点到输出节点的权值来最小化定义在训练集上的种误差的方法,再次将构建决策规则归结为构造个空间的线性超平面年,针对模式识别问题出现了通过调整神经网络所有权值来局部最小化向量集上误差的算法即后向传播算法算法对神经网络的数学模型有微小的改动至此,神经网络实现了分段线性决策函数本文提出了种全新的学习机器......”。

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——“.....该决策面的些性质保证支持向量网络具有好的推广能力例如要构造个与二阶多项式对应的决策面,我们可以构造个特征空间,它有如下的个坐标其中,分类超平面便是在该空间中构造的以上方法存在两个问题个是概念上的,另个是技术上的概念上的问题怎样找到个推广性很好的分类超平面特征空间的维数将会很高,能将数据分开的超平面不定都具有很好的推广性技术上的问题怎样在计算上处理如此高维的空间要在个维的空间中构建个或阶的多项式,需要构造个上十亿的特征空间概念上的问题在年通过完全可分情况下的最优超平面得以解决最优超平面是指使两类向量具有最大间隔的线性决策函数,如图所示可以发现,构造最优超平面只需考虑训练集中决定分类隔间的少量数据,即所谓的支持向量如果训练集被最优超平面完全无错地分开,则个测试样例被错判的期望概率以支持向量的期望数目与训练集向量数目比值为上界,即注意,这个界与分类空间的维数无关并且由此可知,如果支持向量的个数相对与整个训练集很小,则构建出来的分类超平面将具有很好的推广性,即便是在个无限维空间第节中......”。

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——“.....特征空间中最优超平面的权值可以写成支持向量的个线性组合从而特征空间里的线性决策函数为如下形式,其中表部分占有合理的少量数据先求解由第部分训练数据决定的二次规划问题对于该问题,会有两个结果其,这部分数据不能被任何超平面分开这种情况下整个数据集都不能被任何超平面分开其二,找到了能分开这部分数据的最优超平面假设对第部分数据泛函的最大化时对应的向量为该向量些维上取值为零,它们是和该部分数据中非支持向量相关的将第部分数据中的支持示支持向量和向量在特征空间里的内积因此,该决策函数可以通过个两层的网络来描述如图尽管最优超平面保证了好的推广性,但如何处理高维特征空间这个技术上的问题依然存在年,在文献中证明构造决策函数的步骤可以交换顺序不必先将输入向量通过种非线性变换映射到特征空间再与特征空间中的支持向量做内积而可以先在输入空间通过内积或者种别的距离进行比较,再对比较的值进行非线性变化如图这就允许我们构造足够好的分类决策面......”。

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——“.....作为种全新的学习机器的支持向量网络将和神经网络样的强大和通用第节将展示它在维的高维空间中针对高达阶的多项式决策面的推广性并将它和其他经典的算法比如线性分类器近邻分类器和神经网络做了性能上的比较第节着重引出算法并讨论了算法的些性质算法的些重要细节参见附录最优超平面本节回顾文献中针对能被完全无错分开的训练数据的最优超平面方法下节介绍软间隔的概念,用来处理训练集不完全可分情况下的学习问题最优超平面算法训练样本集是线性可分的。如果存在向量和标量使得以下不等式对中所有元素都成立我们将不等式写成如下形式最优超平面是指将训练数据以最大间隔分开的那个平面它决定了向量的方向,该方向上两不同类别训练向量间的距离最大可回顾图记这个距离为,,它由下式给定,最优超平面,便是使得距离取最大值的那组参数根据和可得,这表明,最优超平面就是满足条件并且使得最小化的超平面因此......”。

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——“.....其中由于只有支持向量处的系数参考附录,表达式只是的种简写形式要求出参数向量,需要求解以下二次规划问题其中,且满足限制,,是维的单位向量,是维的类标签向量,是的对称矩阵其元素,,不等式表示非负象限因此,问题变为在非负象限中最大化二次式,并服从约束条件当训练数据可完全无错地分开时,在附录中我们证明了在最大泛函,和式的最大间隔之间有以下关系如果存在个和个较大的常数使得不等式成立,则所有把训练集分开的超平面其间隔都满足如果训练集不能被超平面完全分开,则两个类的样本间的间隔变的任意小,使得泛函的值变得任意大因此,要在约束条件和下最大化泛函,要么能求得最大值这种情况需要构造最大间隔为的最优超平面,要么求出超过个给定的常数的最大值这种情况下不可能以大于的间隔分开训练数据在约束条件和下最大化泛函的问题如下方法可有效地解决将训练数据集划分为几部分,使每给出最优解为如下二次决策函数当时该二次决策函数退化为个线性函数评估二次决策函数需要确定个自由参数......”。

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。——“.....就形成接近实用价值的钢板弹簧。实际上的钢板弹簧不可能是三角形，因为为了将钢板弹簧中部固定到车轴上和使两卷耳处能可靠地传递力，必须使它们有定的宽度，因此应该用中部为矩形的双梯形钢板弹簧替代三角形钢板弹簧才有真正的实用意义。这种钢板弹簧各片具有相同的宽度，但长度不同。钢板弹簧各片长度就是基于实际钢板各片展开图接近梯形梁的形状这原则来作图的。首先假设各片厚度不同，则具体进行步骤如下先将各片厚度的立方值按同比例尺沿纵坐标绘制在图上如下图，再沿横坐标量出主片长度的半和形螺栓中心距的半,得到两点，连接即得到三角形的钢板弹簧展开图。线与各叶片上侧边的交点即为各片长度。如果存在与主片等长的重叠片，就从点到最后个重叠片的上侧边端点连直线，此直线与各片上侧边的交点即为各片长度。各片实际长度尺寸需经圆整后确定。图钢板弹簧展开图根据前面已经算得的数据进行画图，通过作图确定出钢板弹簧各片长度如下图所示，现标注如下图本文设计钢板弹簧展开图由图中可得钢板弹簧片从下到上片长度半的长度，得到分别为。钢板弹簧总成在自由状态下的弧高及曲率半径计算钢板弹簧总成在自由状态下的弧高钢板弹簧各片装配后......”。

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——“.....其主片上表面与两端不包括卷耳半径连线间的最大高度差，称为钢板弹簧总成在自由状态下的弧高，用下式计算式中，为静挠度为满载弧高为钢板弹簧总成用形螺栓夹紧后引起的弧高变化，为形螺栓中心距为钢板弹簧主片长度。在前面已经得出。现计算得则钢板弹簧总成在自由状态下的曲率半径。钢板弹簧各片在自由状态下曲率半径的确定因钢板弹簧各片在自由状态下和装配后的曲率半径不同，装配后各片产生预应力，其值确定了自由状态下的曲率半径如下图。各片自由状态下作成不同曲率半径的目的是使各片厚度相同的钢板弹簧装配后能很好地贴紧，减少主片工作应力，使各片寿命接近。图状态下的曲率半径由材料力学得，作用在任弹簧片上的弯矩与曲率半径变化值之间的关系可用下式表示式中第片弹簧各断面的弯矩，第片弹簧在自由状态下的曲率半径，第片弹簧在装配后的曲率半径，第片弹簧断面惯性矩，弹簧预应力将以上两式联立得假设各片弹簧均为矩形断面，装配后的各片弹簧曲率半径等于弹簧总成在自由状态下的曲率半径，各片弹簧上的预应力可以写成式中第片弹簧片厚，弹簧总成在自由状态下曲率半径......”。

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——“.....那么可求出各片弹簧在自由状态下的曲率半径弹簧各片预应力的选择，原则上应考虑以下几个因素Ⅰ弹簧各片未装配前，各片间隙不要相差太大，各片装配后，应使各片能很好配合。Ⅱ由于主片受力复杂，为保证主片及长片有较长使用寿命，希望适当降低主片及长片应力。基于上述原因，选择各片预应力时，片厚相等的钢板弹簧，各片预应力值不宜过大。对片厚不等的弹簧，厚片预应力大些。般推荐主片在根部的工作应力与预应力叠加后的合成应力约为。预应力从长片到短片由负值逐渐增至正值的。并且在确定各需要个自由参数在观测数目较小小于的情况下评估个参数是不可靠的因此提出以下建议,在≠时也采用线性判别函数,其中的采用如下形式,这里是个常数也对两个非正态分布的线性决策函数给出了建议因此模式识别的算法最开始是和构建线性决策平面相关联的年,提出了种不同的学习机器感知器或神经网络感知器由相关联的神经元构成,每个神经元实现个分类超平面,因此整个感知器完成了个分段线性分类平面如图没有提出通过调整网络的所有权值来最小化向量集上误差的算法......”。

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——“.....输入向量被非线性地映射到最后层节点的特征空间在该空间的线性决策函数如下通过调整第个节点到输出节点的权值来最小化定义在训练集上的种误差的方法,再次将构建决策规则归结为构造个空间的线性超平面年,针对模式识别问题出现了通过调整神经网络所有权值来局部最小化向量集上误差的算法即后向传播算法算法对神经网络的数学模型有微小的改动至此,神经网络实现了分段线性决策函数本文提出了种全新的学习机器,支持向量网络它基于以下思想通过事先选择的非线性映射将输入向量映射到个高维特征空间在空间里构建个线性决策面,该决策面的些性质保证支持向量网络具有好的推广能力例如要构造个与二阶多项式对应的决策面,我们可以构造个特征空间,它有如下的个坐标其中,分类超平面便是在该空间中构造的以上方法存在两个问题个是概念上的,另个是技术上的概念上的问题怎样找到个推广性很好的分类超平面特征空间的维数将会很高,能将数据分开的超平面不定都具有很好的推广性技术上的问题怎样在计算上处理如此高维的空间要在个维的空间中构建个或阶的多项式......”。