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神经网络学习样本点的选取方法比较 总被引:12,自引:1,他引:11
为了比较训练人工神经网络的所需样本点的选取,分别采用随机遍历法、正交设计法和均匀设计方法产生样本点,用于训练神经网络,分析结果表明,在样本点个数相同情况下,均匀设计法的代表性最好,正交设计法次之,而随机遍历法较差。随机遍历法随着样本点个数的增多,同样可以提高其代表性。当函数随变量在区间内变化较小(因素水平可以取的较少)时,正交设计法也不失为一个好的选择。均匀设计法在多变量,且每个变量需要选取较多水平数的情况下,更能体现它的优越性。 相似文献
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通过对低压漏电保护装置的系统研究及试验,分析出了存在的问题,设计并制作了一种新型无触点漏电保护装置,可靠、效果优良。 相似文献
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针对激光超声信号中存在大量的噪声成分,信号自身的频谱结构比较复杂,单一算法检测效果不佳的问题,为了提高激光外差干涉法检测材料表面微裂缝的能力,研究了将小波分析算法与循环自相关函数算法相结合实现激光外差干涉检测微裂缝的算法.该算法利用循环自相关函数判断激光超声信号中的微裂缝信息成分的频带,并由此选取合适的小波基函数,改善了小波分析算法对包含微裂缝信息的信号的提取能力.利用该算法进行实验,提取了包含微裂缝信息的信号,得到了被测样件微裂缝的位置信息.实验结果表明,利用该算法得到的被测样件微裂缝的距离与实际距离的误差率为1.04%,验证了算法的可行性和准确性. 相似文献
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