用“BP神经网络”造句大全，BP神经网络造句

而对于手写体字符，系统采用BP神经网络来实现字符的识别。

分别建立基于BP神经网络和基于径向基神经网络的跟驰模型，并应用于混合神经网络跟驰模型的建立。

试验结果表明该方法是有效、可行的，且在小样本情况下比BP神经网络具有更高的诊断精度。

其结论为：通过对岩土*质及BP神经网络的研究，建立了一种新的钻孔间参数预测模型。

具有高度非线*和很强的自学习能力的BP神经网络使预知维修成为可能，但由于BP算法存在收敛速度慢、易出现局部极小值等缺陷。

对于织物疵点的识别分类，本文设计了一个三层BP神经网络，经试验验*对六类织物图像的正确识别率可达95.83%。

本文运用正交试验法优化了对复合沉积层中纳米颗粒复合量有较大影响的各工艺参数，然后用BP神经网络分析方法对其结果进行分析处理。

摘要在大兴资源食品城，采集80头活体猪的三维图片，经过一系列的数字图像处理后，提取出特征参数，然后建立和训练BP神经网络，输出背膘厚、瘦肉率、屠宰率以及猪肉等级。

因此，将RBF神经网络应用于故障诊断比BP神经网络更有效、可行。

然后利用统一样本集训练BP神经网络，并将神经网络用于子网络级模拟故障诊断。

第二、本文采用遗传算法优化BP神经网络权值以实现入侵检测。

BP神经网络和GA两者的有效结合可以解决BP算法固有的缺陷，如收敛速度慢、易陷入局部极小等。

为此,采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理,以消除非目标参量对传感器输出值的影响。

针对地空导*电源系统的九种主要故障，分别用BP神经网络和SOFM神经网络对其进行了故障诊断，均取得了较好的效果。

采用BP神经网络原理以及柔*编码方法对管子进行编码，生成加工明细表，实现管件族制造，并选择合适的管子生产线，生成工艺文件。

针对特征分类*能和稳定*的差异，本文采用BP神经网络方法对上述特征进行评价和选择，挑选出*具切削状态的基础特征。

因此，本文采用BP神经网络整定的PID控制。

本文主要研究BP神经网络在脱机手写体数字识别方面的应用。

给出了所建网络的结构与学习算法，并通过算例的形式将其与传统BP神经网络及传统己有柔*神经网络进行了全方位比较。

从建筑的全生命周期出发，本文利用层次分析法(ahp)和BP神经网络法构建低碳建筑评价体系。

主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策，综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。

运用GCAQBP神经网络对鞍山市2002年燃气日负荷进行了预测，预测的平均相对误差为4.1%。

利用改进的BP神经网络构造三次有理B样条曲面等距面

采用小波多分辩率分析方法提取基因表达的特征，利用支持向量机和BP神经网络方法进行分类。

试图用BP神经网络建立轴承寿命预测模型，并在该模型上进行多特征参数和多步预测方法的研究。

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法。

方法：拟合输入与输出之间含有一个隐层的BP神经网络，利用各层输入与输出间的相关程度与网络权值确定各因素影响力大小。

基于BP神经网络的李家峡拱坝材料参数反演

经大量的*能试验，结合BP神经网络的拟合、优化功能， 最终研制出具有很好的极压*、清洗*、防锈*和安全*的拉延油。

基于相空间重构的非线*预报思想，建立一个时滞的BP神经网络模型，采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力。

鉴于传统的迭代最近点算法存在着易陷入局部最优的缺陷和实时*不好的问题，提出了一种将BP神经网络引入迭代最近点算法中进行地形匹配的新方法。

BP算法具有智能*和自学习*的特点，因此，本文提出采用BP神经网络来构造邮件分类识别器。