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针对人工神经元网络应用中最主要的问题之一--"黑箱"特性进行文献综述.增加人工神经元网络系统的透明度是解决该问题必不可少的手段.为了便于理解各种已有方法的应用特点及其局限性,提出"透明度"研究中的方法分类框架.首先将"透明度"研究划分为两种基本策略:1)将先验信息引入系统设计;2)从模型中提取系统相关规则或知识.在此基础上,对各种主要方法进一步分类并进行应用特点介绍.最后对机器学习多目标研究进行讨论.提出基于"性能价格比"与基于提高系统"透明度"的目标函数.指出提高"透明度"是神经元网络研究中最为基本而又直接的解决方案.为此提出"反馈知识增长(Knowledge Increasing via Feedback)"型机器学习方法. 相似文献
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为探明不同正压式移动风机组合（并联、串联、上下和V型）对建筑火灾排烟效果的影响,采用试验测量与基于大涡模拟火灾动力学仿真相结合的方式,研究不同风机组合的火场排烟场景、排烟效率及注意事项。结果表明,4种风机组合均满足空气锥气流覆盖进风口、增加室内压力的需求。当风机组合摆放成V型时,建筑物内的气流组织效果优于其他组合。上下型、并联风机组合排烟时,两台风机射流中心点距离过于接近会造成部分空气锥形成的气流相互叠加,从而增加空气锥内部涡旋的形成,能耗增加。风机串联时,前台风机的电机阻碍后面气流运动,导致流速降低。论证了风机组合在实践中的应用,从而验证其战术的可行性,为火场排烟提供理论依据。 相似文献
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