1、“.....,从中可以看出通过主要成分分析，输入数据从组减少到组，由此可见原始数据有着很大的冗余度。将这些数据分成几个部分，分别用于训练验证和测试。将数据的用于验证用于测试，其余的用于训练网络。采用等间隔的方式在原始数据中抽取出这些数据。基于神经网络对胆固醇含量估计步骤网络建立切准备工作做好后，开始建立网络。在本例中，建立个两层网络，隐层的传递函数采用，输出层采用线性传递函数。隐层神经元初步设应用中根据实际运行情况对模型算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。充分发挥两种技术各自的优势是个有效方法。希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。进步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下四方面生物原型研究从生理学心理学解剖学脑科学病理学生物科学方面研究神经细胞神经网络神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等......”。

2、“.....以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等。神经网络研究目前存在的问题人工神经网络的发展具有强大的生命力。当前存在的问题是智能水平还不高，许多应用方面的要求还不能得到很好的满足网络分析与综合的些理论性问题还未得到很好的解决。例如，由于训练中稳定性的要求学习率很小，所以梯度下降法使得训练很忙动量法因为学习率的提高通常比单纯的梯度下降法要快，但在实际应用中还是很慢。针对千变万化的应用对象，各类复杂的求解问题，编制些特定的程序软件求解，耗费了大量的人力和物力。而这些软件往往只针对方面的问题有效，并且在人机接口用户友好性等诸多方面存在定的缺陷。在微机飞速发展的今天，很多都已不能满足发展的需要。基于的神经网络应用神经网络的应用神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，特别是在人工智能自动控制计算机科学信息处理机器人模式识别等方面都有重大的应用实例......”。

3、“.....印刷体和手写字符识别语音识别签字识别指纹识别人体病理分析目标检测与识别图像压缩和图像复制等。控制和优化。化工过程控制机器人运动控制家电控制半导体生产中掺杂控制石油精炼优化控制和超大规模集成电路布线设计等。预报和智能信息管理。股票市场预测地震预报有价证券管理借贷风险分析卡管理和交通管理。通信。自适应均衡回波抵消路由选择和网络中的呼叫接纳识别和控制。空间科学。空间交汇对接控制导航信息智能管理飞行器制导和飞行程序优化管理等。神经网络结构及神经网络神经元与网络结构人工出各种各样的关系，因此可以用来作为黑箱模型，表达那些用机理模型还无法精确描述但输入和输出之间确实有客观的确定性的或模糊性的规律。因此，人工神经网络作为经验模型的种，在化工生产研究和开发中得到了越来越多的用途。生物神经元基于的神经网络应用人脑大约由个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像棵枯树的枝干。它主要由细胞体树突轴突和突触，又称神经键组成。如图所示。图......”。

4、“.....并与原始非线性函数曲线以及未训练网络的输出结果曲线相比较，比较出来的结果如图所示。图训练后网络的输出结果其中代表要逼近的非线性函数曲线代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线从图中可以看出，得到的曲线和原始的非线性函数曲线很接近。这说明经过训练后，网络对非线性函数的逼近效果比较好。基于的神经网络应用不同频率下的逼近效果改变非线性函数的频率和函数隐层神经元的数目，对于函数逼近的效果有定的影响。网络非线性程度越高，对于网络的要求越高，则相同的网络逼近效果要差些隐层神经元的数目对于网络逼近效果也有定影响，般来说隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。下面通过改变频率参数和非线性函数的隐层神经元数目来加以比较证明。频率参数设为，当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示。图当时训练后网络的输出结果图当时训练后网络的输出结果其中代表要逼近的非线性函数曲线代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线频率参数设为，当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示......”。

5、“.....当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示。图当时训练后网络的输出结果图当时训练后网络的输出结果其中代表要逼近的非线性函数曲线代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线讨论通过上述仿真结果可知，当，时，时，时，时，神经网络分别对函数取得了较好的逼近效果。由此可见，取不同的值对函数逼近的效果有很大的影响。改变网络隐层神经元的数目，可以改变神经网络对于函数的逼近效果。隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。网络在样本含量估计中的应用问题的提出这是个神经网络在医学中应用的例子。拟设计台仪器，通过对血液样本进行光谱分析来测试血清中胆固醇水平。共采集了位病人的血液样本，对其光谱分析共发现种光谱波长。对这些病人，通过血清分离，同样也测量了胆固醇水平。将数据导入工作空间，进行主要成分的分析。数据文件为。中有个文件它包含了本问题需要的原始数据函数对样本数据作归化处理利用函数对归化后的样本数据进行主元分析基于的神经网络应用这里剔除了些数据，只保留了所占的主要成分数据......”。

6、“.....将在原标书的基础上按照施工图和其他补充资料进步完善施工方案，细化各分部分项工程施工中的细节问题，形成份具有技术先进性内容全面性科学合理性经济适用性操作简易性的施工组织设计，同时在施工全过程中接受业主及现场监理工程师的指导和审查。第节工程概况本工程为轨道交通六号线线五标段，地处上海浦东新区。工程包括博兴路车站工程五莲路车站工程以及博兴路车站五莲路车站区间段工程。其中博兴路车站为地下层半结构局部地下两层，五莲路车站为三层结构，博兴路车站五莲路车站区间段包含有区间暗埋段区间敞开段以及区间高架段三部分内容。博兴路车站位于金桥北侧的浦兴路绿化带中间，车站和地下设备管理用房总计全长，车站内净长度，宽，车站每侧净宽，站台有效长度，车站中心埋深约，设东西两个地下通道出入口。车站总建筑面节约平方米。五莲路车站位于五莲路北侧的浦兴路绿化带中间，为高架三层侧式车站，设计采用建桥合方案，长，宽。车站总建筑面积平方米，其中地面层设备用房平方米，地面二层站厅层平方米，地面三层站台层面积平方米，车站东西两侧各设座天桥过街。区间高架五莲路站五莲路段采用简支槽型梁，其余段采用简支箱梁，桥梁基础采用打入管桩......”。

7、“.....区间敞开段长，区间暗埋段长，为单向双式结构。第节工程地质条件层序土层名称层底标高层厚备注杂填土浜填土褐黄灰黄色粉质粘土灰色淤泥质粉质粘土灰色粘质粉土夹粉质粘土灰色淤泥质粉质粘土灰色淤泥质粘土灰色粘土灰色粉质粘土灰色砂质粉土暗绿色粉质粘土灰绿草黄色粉质粘土草黄色砂质粉土夹粉质粘土灰黄色粉砂灰色细粉砂灰色粉细砂未穿透未穿透水文地质条件本段工程沿线场地浅部地下水属于潜水类型，其水位动态变化主要受控于大气降水和地面增发等，并与沿线河道有水利联系，勘测期间实测地下水静水水位埋深在，相应标高为，设计场地内地下水位埋深按年平均离地面采用。本段工程沿线场地未发现有环境污染源，根据勘查钻孔所取水样水质分析结果，地下水对混凝土基础无腐蚀性。第节工程特点与难点分析工程特点根据施工区域现场踏勘和有关设计图纸资料以及招标文件所得信息，本工程有如下几个特点工程质量要求高。施工工期紧迫。采用施工方法和工艺多。涉及专业施工多，各专业施工间的协调配合要求高。工程施工难点沿线各类市政管线的保护。施工过程中基坑安全保证。结构顶板自防水施工。博兴路站施工翻交组织。第节质量目标我公司对本工程质量的奋斗目标是争创流工程......”。

8、“.....确保工程质量达到优良级，争创优质结构工程奖上海市政金奖和国家鲁班奖。第节安全目标杜绝重大伤亡事故，减少般事故，事故频率控制在以下。无工程事故和重大设备事故。不发生压力容器爆炸事故及机械设备事故和管线损坏事故。安全生产考评达标，通过安全保证体系认证。确保局级安全标准化管理工地，争创市级安全标准化管理样板工地。第节工期目标根据招标文件规定，本标段工程计划年月日进场施工，施工总工期天。经对招标图纸的研究，结合我公司的施工经验，我们计划年月日进场施工，于年月日竣工验收结束。总工期个工作日。换后数据矩阵的大小。,从中可以看出通过主要成分分析，输入数据从组减少到组，由此可见原始数据有着很大的冗余度。将这些数据分成几个部分，分别用于训练验证和测试。将数据的用于验证用于测试，其余的用于训练网络。采用等间隔的方式在原始数据中抽取出这些数据。基于神经网络对胆固醇含量估计步骤网络建立切准备工作做好后，开始建立网络。在本例中，建立个两层网络，隐层的传递函数采用，输出层采用线性传递函数。隐层神经元初步设应用中根据实际运行情况对模型算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度......”。

9、“.....希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。进步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下四方面生物原型研究从生理学心理学解剖学脑科学病理学生物科学方面研究神经细胞神经网络神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等。网络模型与算法研究在理论模型研究的基础上构成具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等。神经网络研究目前存在的问题人工神经网络的发展具有强大的生命力。当前存在的问题是智能水平还不高，许多应用方面的要求还不能得到很好的满足网络分析与综合的些理论性问题还未得到很好的解决。例如......”。