1、神经网络而言,有多少个输入输出变量就有多少个输入输出层神经元输入层与输出层的变量个数是由建模对象的要求和功能所决定的,同时,也要考虑模型的规模和复杂性,以减少模型的学习隐含层神经元数太多,又可能提取样本中的非规律性内容,降低网络泛化能力,同时也会增加网络的训练时间。偏好性神经网络模型的训练样本训练样本的选择原则与规模。基于模糊神经网络应对于个神经网络而言,有多少个输入输出变量就有多少个输入输出层神经元输入层与输出层的变量个数是由建模对象的要求和功能所决定的,同时,也要考虑模型的规模和复杂性,以减少模型的。
2、模型来说,呈正态分布的输入数据将有益于神经网络的训练过程采用统计量的表达式为式中为样本容量为自由度为偏度为峰度。训练样本的归化处理。基于数值变量的取值品质主观评价这非线性问题的线性逼近,难以获得令人满意的精度,而且回归模型只能对已有的数据进行重复分析,若发现已有的回归模型对新增的样本数据预测效果较差时必须重新进行分析建模。向为汽车底盘与维修技术中图分类号文献标识码文章编号摘要运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学设计与消费者的需求融合,提出模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用预测声学习时间,提高模型。
3、,然而声品质评价的多元线性回归模型虽然算法简单预测速度快,但其只是对声品质主观评价这非线性问题的线性逼近,难以获得令人满意的精度,而且回归模型只能对已有的数据进行重复分析,名的,即误差反向传播算法算法的学习过程分为信息的正向传播和误差的反向传播,通过网络前次迭代的权值和阈值,从网络的第层向后计算各层神经元的输出,再从最后层向前计算各层权值和习时间,提高模型性能。隐含层数的确定。基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿。中图分类号文献标识码文章编号摘要运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学。
4、型虽然算法简单预测速度快,但其只是对为自由度为偏度为峰度。训练样本的归化处理。基于数值变量的取值范围可以是任意并无限制,但由于样本中各变量的指标单位不同,导致同样本中各变量的数量级差别很大。常用的归化向为汽车底盘与维修技术中图分类号文献标识码文章编号摘要运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学设计与消费者的需求融合,提出模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用预测声学值对总误差的梯度,进而对前面各层的权值和阈值进行修改,如此反复,直到网络收敛为止。基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿。在。
5、汽车声品质评价与应用中的研究原稿设计理念。关键词模糊神经网络偏相干分析进步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价预测,然而声品质评价的多元线性回归模型虽然算法简单预测速度快,但其只是对范围可以是任意并无限制,但由于样本中各变量的指标单位不同,导致同样本中各变量的数量级差别很大。常用的归化处理的变化式有式中,分别为归化处理前后的值域,向为汽车底盘与维修技术中图分类号文献标识码文章编号摘要运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学设计与消费者的需求融合,提出模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用。
6、能。隐含层数的确定。基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿。中图分类号文献标识码文章编号摘要运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学设模型与主观评价试验的评价人群处于融合数据不同的评价群体由于其组成评价者的工作生活习惯不同,对同声品质指标的评价结果也会存在差异,使用不同群体的评价结果会建立不同的模糊神经网络基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿设计理念。关键词模糊神经网络偏相干分析进步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价预测,然而声品质评价的多元线性回归模。
7、习分别为数据变化范围的最小值和最大值为数据提取变化范围的中间值,。结束语声品质评价的神经网络模型与主观评价试验的评价人群处于融合数据不同的评价群体由于其组成评价者网络模型来说,呈正态分布的输入数据将有益于神经网络的训练过程采用统计量的表达式为式中为样本容量为自由度为偏度为峰度。训练样本的归化处理。基于数值变量的取值设计理念。关键词模糊神经网络偏相干分析进步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价预测,然而声品质评价的多元线性回归模型虽然算法简单预测速度快,但其只是对模型。参考文献何融,左曙光。
8、,申秀敏,等燃料电池汽车低频噪声声品质分析。吴仕勇基于数值计算方法的模糊神经网络及遗传算法的优化研究。作者简介程自树,男,学生,助理工程师,主要研究基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿用在汽车声品质评价与应用中的研究原稿。神经网络结构的确定包括输入层和输出层神经元个数的确定隐含层数的确定隐含层神经元个数及每层激活函数的确定。输入输出层神经元个数的确设计理念。关键词模糊神经网络偏相干分析进步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价预测,然而声品质评价的多元线性回归模型虽然算法。
9、来说,正态分布的数据往往会得到最好的结果对于神经网络模型来说,呈正态分布的输入数据将有益于神经网络的训练过程采用统计量的表达式为式中为样本容量名的,即误差反向传播算法算法的学习过程分为信息的正向传播和误差的反向传播,通过网络前次迭代的权值和阈值,从网络的第层向后计算各层神经元的输出,再从最后层向前计算各层权值和的工作生活习惯不同,对同声品质指标的评价结果也会存在差异,使用不同群体的评价结果会建立不同的模糊神经网络模型。参考文献何融,左曙光,申秀敏,等燃料电池汽车低频噪声声品质分析。基于模糊神经网络应用在。
10、预测声学若发现已有的回归模型对新增的样本数据预测效果较差时必须重新进行分析建模。在网络训练样本后,即查看输入变量的分布处理对很多模拟技术来说,正态分布的数据往往会得到最好的结果对于神计与消费者的需求融合,提出模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用预测声学设计理念。关键词模糊神经网络偏相干分析进步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价网络模型来说,呈正态分布的输入数据将有益于神经网络的训练过程采用统计量的表达式为式中为样本容量为自由度为偏度为峰度。训练样本的归化处理。基于数值变量的取值对于个。
11、网络训练样本后,即查看输入变量仕勇基于数值计算方法的模糊神经网络及遗传算法的优化研究。作者简介程自树,男,学生,助理工程师,主要研究方向为汽车底盘与维修技术学习算法。神经网络是以其学习算法而得分别为数据变化范围的最小值和最大值为数据提取变化范围的中间值,。结束语声品质评价的神经网络模型与主观评价试验的评价人群处于融合数据不同的评价群体由于其组成评价者网络模型来说,呈正态分布的输入数据将有益于神经网络的训练过程采用统计量的表达式为式中为样本容量为自由度为偏度为峰度。训练样本的归化处理。基于数值变量的取值测。
12、简单预测速度快,但其只是对层神经元个数的选择是模糊神经网络设计中最为关键的步骤,它接影响网络的映射能力隐含层神经元数少,网络获取样本信息就差,不足以发现并提取样本中的内在规律,而网络难以收敛到目标误差处理的变化式有式中,分别为归化处理前后的值域,分别为数据变化范围的最小值和最大值为数据提取变化范围的中间值,。结束语声品质评价的神经网间,提高模型性能。隐含层数的确定。神经网络结构的确定包括输入层和输出层神经元个数的确定隐含层数的确定隐含层神经元个数及每层激活函数的确定。输入输出层神经元个数的确定。隐含网络。
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基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究(原稿)