1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....随着电压增加,电流发生微妙变化。极限电流是转折点,我们就得到了极限电流密度。例如随着电压逐渐增加，电流与电压有线性关系。当电流达到时，电压对电流有轻微影响，所以极限电流即拐点是图。膜有效面积是两个，所以极限电流密度是在实验中，工作电流不能超过极限电流。否则电渗析过程中将发生极化，分离百分比预测也就毫无意义。使用伏安法，在所有实验条件下获得极限电流密度表。为了防止发生电渗析池极化，所有电流被控制限制电流下。在电渗析实验中，极限电流最大值是，离子交换膜有效面积，所以极限电流密度最大值用神经网络算法和改进神经网络算法研究预测电渗析过程分离百分比摘要在电渗析过程中，分离百分比与些影响因素进料浓度稀室流通率反应温度和应用电压有非线性关系，并且这些关系很难用个简单公式来表示。四个影响因素对产生了显著影响。在这篇论文中，对四个因素进行了电渗析实验研究......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....然而，在文献中很少有几条应用人工神经网络预测电渗析过程中分离百分比记录。人工神经网络中受到最多关注是反向传播网络。有分层前馈网络框架。在经典结构中，产出每个图层被直接送到每个神经元下层。有许多层，但人们认为至少三个图层个接收和分发输入输入层捕捉输入和输出非线性关系中间层或隐藏层，和个生产计算数据输出层。神经元也可能包含产生恒定输出但没有收到输入这样偏差。算法基于神经网络最小化。这些被描述为期望产出与实际之间差异。当训练精度满足时即训练完成图。操作具有更好推广和容错功能，然而，它也有些不足之处慢收敛性可能导致较长训练时间。在训练过程中出现可能局部极值点。所以在这项研究中，改进算法被用来改进电渗析过程中分离百分比预测能力。在这篇论文中，自适应学习算法和灵活算法是改进算法在电渗析过程中应用......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....当电压很低时，电流与电压有线性关系。随着电压增加,电流发生微妙变化。极限电流是转折点,我们就得到了极限电流密度。例如随着电压逐渐增加，电流与电压有线性关系。当电流达到时，电压对电流有轻微影响，所以极限电流即拐点是图。膜有效面积是两个，所以极限电流密度是在实验中，工作电流不能超过极限电流。否则电渗析过程中将发生极化，分离百分比预测也就毫无意义。使用伏安法，在所有实验条件下获得极限电流密度表。为了防止发生电渗析池极化，所有电流被控制限制电流下。在电渗析实验中，极限电流最大值是，离子交换膜有效面积，所以极限电流密度最大值是实验数据实验在极限电流密度下开展表。对四个因素进行研究进料浓度,和,稀释舱流量毫升秒,毫升秒,毫升秒,毫升秒和毫升,反应温度和,外加电压,和......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....学习速率迅速下降。灵活算法般来说，用函数来将数据从输入层传递到隐藏层。此外，函数保持无限输入和有限界内输出。当输入大变量时，函数斜率将接近。即使梯度发生了微妙变化,这可能引起权值发生巨大变化,所以权值逐渐倾斜最佳值,甚至使网络权值在修改过程中停止。当训练过程振动时，数量可变权值将会减少。在几个迭代中权值变化方向保持不变时，可变数量权值将会增加。因此，灵活算法在收敛速度上有超越其他改进算法优势。结果和讨论神经网络和改进算法设计中，需要确定四个重要方面神经元传递函数选择隐藏图层节点选择学习率增加比率选择神经网络和改进算法泛化测试神经元传递函数选择传递函数用于彼此相邻两层中神经元之间传递。而且这些传递函数必须是可诱导。神经网络有个或多个隐藏层,隐藏层神经元使用传递函数。输出层神经元使用纯线性传递函数且输出可以是任意值。如果输出层神经元传递函数是传递函数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....生成了和。此外，在阴极反应中生成了。这些气体可能增加电渗析池电阻，因此两个小洞被用来释放电渗析池板上气体。集中气流被处理掉，以防止这些气体积聚。电解膜物理和化学特性列表表。电渗析设备安装程序电渗析设备安装包括注入溶液个水槽直流电源供应器和控制注入溶液流动速率两个阀门,图。电渗析设备总高度是。两个集中浓缩流和稀释流没有循环利用，并为预测和分析电导率收集稀释流。实验原理电渗析过程是膜分离技术之。根据直接电场电渗析技术利用选择性离子交换膜将电解质从溶液中分开能力，以实现稀释浓缩或纯化溶液目图。极限电流密度测定极限电流密度在电渗析过程中是个重要参数,用于确定电阻和目前利用率。通常情况下,极限电流密度取决于膜溶液属性电渗析栈结构以及各种操作参数，如稀释流速度。极限电流测量方法是伏安法值法等等。本文用伏安方法来确定极限电流密度,具体步骤如下。在恒定温度浓度和流量情况下......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....在表中显示了实验仪器和材料。此外，其他实验材料量筒烧杯去离子水等。这些实验目是研究进料浓度温度电压和流通率对电渗析电池性能影响。电渗析池和电渗析膜有机玻璃做成板和框架电渗析池被用来进行电渗析实验图。电渗析池由三部分组成，对阳离子交换膜和阴离子交换膜和对电极。电渗析池长度宽度和高度分别为和。阳离子交换膜和阴离子交换膜有效区域都是。这两个电极由纯铂金制成，每个电极表面积是。稀释容量和浓缩容量分别是和。氯化钠溶液被输入到电渗析池三个单元格中。阳离子交换膜和阴离子交换膜分别有阳离子渗透性和阴离子渗透性。两层膜被并排沉浸在溶液中，并有电流通过溶液。正离子迁移到阴极，阴离子迁移到阳极。注入溶液被划分成两个流。个是稀释水，另个是浓缩水。在定流速下，可以操作电渗析池去除电离子。离子在电渗析池中被电解，阴极和阳极发生反应如下所示阳极反应−−↑−↑阴极反应↑−......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....内。传递函数包括和两个函数。对于这两个函数，输入分别映射到,和−,。函数是个单向传递函数。函数是个双向传递函数，并被称为双曲正切函数图。在实际应用中，根据输入输出关系使用个传递函数。如果输入不含负值，所以采纳函数。如果包括负值，则采纳函数。在本文中，隐藏层神经元使用传递函数，输出层神经元用纯线性传递函数。隐藏图层节点选择许多学者曾从事研究隐藏层最佳节点。柯尔莫哥洛夫定理证明，只要个隐层节点足够多，神经网络隐藏层可以以任意精度逼近非线性函数。然而，对于个从输入到输出有限映射，无限多隐藏层节点是没有必要。以及如何选择隐藏层节点仍是个−,−,−−−,栈结构以及各种操作参数，如稀释流速度。极限电流测量方法是伏安法值法等等。本文用伏安方法来确定极限电流密度,具体步骤如下。在恒定温度浓度和流量情况下，调整电压表按钮并记录每组电压和电流。当电压很低时......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....分别渗透阳离子和阴离子。然而，在性能经营过程中，电流密度应保持小于极限电流密度，因为水离解引起结垢和膜破损。所以测定极限电流密度和系统潜力也被执行。极限电流密度是最大电流密度当前每单位面积膜，它可以使用而且不会导致高电阻和较低电流功率等负面影响。在极限电流密度下，在阳离子交换膜或阴离子交换膜表面阳离子或阴离子浓度，恰到好处，在稀室内消耗溶液是零。超越极限电流密度后，水分解时生成和−运输部分电流。人工神经网络人工神经网络利用相互联系数学节点或神经元以形成个网络，可以模拟复杂功能关系。它发展始于世纪年代以帮助认知科学家理解中枢神经系统复杂性。它已经稳步发展，并适应科学许多领域。基本上，人工神经网络是源自人类大脑在学习过程中数值结构灵感。他们构造作为替代数学工具用于解决不同领域问题系统辨识预测模式识别分类过程控制及其他许多......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....并且他们预测能力可以反映出他们在非线性关系复杂数据上适应能力。使用不同神经网络结构神经元传递函数和学习率，可以获得最佳训练参数。比较神经网络算法和改进神经网络算法，由于改进神经网络算法适当地改变了正确学习率和权值比率，所以它比神经网络算法更好。在高温和高电压情况下，改进神经网络算法将有更好预测性能，这是因为改进神经网络算法有大数值泛化能力。关键字神经网络算法改进算法电渗析法分离百分比改进算法自适应学习算法导言电渗析是在电势差驱动力帮助下，离子从溶液个带电膜分离到另个电膜过程。这过程广泛用于生产饮用水及从半咸水和海水中处理水处理工业废水从污水和盐生产恢复有用物料。文献中对电渗析应用和基本原则进行了检验。因为其化学稳定性高灵活性和由于其强大离子特征带来高离子电导率，人们开发了许多使用离子交换膜电渗析应用并且商业化......”。