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——“.....每层由多个神经元节点组成。对网络的训练过程由信息的正向传播和误差的反向传播两部分组成。正向传播过程是输入信息从输入层经隐含层传到输出层，然后将运算后得到的输出值并与期望值进行比较反向传播则是指，若存在误差，则会反向传播，逐层修改神经元的权值，减少误差，如此循环直到输出的结果符合精度要求为止。南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于空间维的特征级信息融合算法研究用神经网络实现多属性信息融合，假设用个传感器去监测个属性特征，由于传感器采集的数据受环境中噪声信号干扰严重，因此，在进行特征级的融合前需要对个传感器数据进行预处理，如数据清洗信息融合去噪特征提取归化等处理。对预处理后的数据提取其特征向量并作为神经网络进行训练的样本，得到不同属性之间特征向量的映射关系，因而可以利用神经网络来进行特征级信息融合，融合后的数据用于决策级的信息融合。融合过程如图所示。特征向量数神经多属性特征向量据网络属空间信关性关系息融合联映射特征向量基于神经网络的融合过程神经网络融合算法神经网络输入层的输入和输出层的输出分别是由输入层和输出层的参数数目决定的，而隐含层可以设定为多层或单层，在理论情况下......”。

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——“.....实验验证这种方法是可行和有效的。基于神经网络的复杂关系映射在实际的应用过程中，属性间不仅存在上述简单的关系，可能还存在比较复杂的非线性关系，如对数指数以及微分和积分等关系，或者它们的线性组合等。由于属性之间存在着这些复杂的关系，因此无法利用特征向量矩阵等线性分析的方法来解决属性之间存在的复杂映射关系，为此本文引入人工神经网络方法确定多个属性之间存在的复杂映射关系。目前对神经网络的研究有很多，它的特点有非线性平行分布处理易于硬件实现学习和自适应性及多变量系统等，可以用来解决属性间复杂非线性映射的问题，且较容易实现，因此，神经网络被广泛的应用于多传感器信息融合中。通常情况下，无线传感网络中存在很多的硬件冗余，即多个传感器同时测量同属性，这样造成了大量的冗余数据，而在属性关联中，存在关联关系的仅仅是属性之间，传感器数据只是属性状态的表现，因此复杂关系映射是针对属性而言的，确定属性之间的复杂关系。在采用神经网络进行关系映射前，需确定传感器测量空间对应的属性空间，进行数据关联，进而利用不同属性的特征数据作为输入，进行神经网络的训练，得到对应映射属性神经网络映射关系......”。

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——“.....如果程序只要求返回个记录，但实际返回的记录却超过行，就当作出错处理。防注入的主要实现代码如下湖南涉外经济学院本科生毕业论文设计防注入要屏蔽的字切分后存入数组返回在数组中的位置整型，表示包含有以上的不文明字词而网站安全的隐患主要是源于网站的漏洞存在，世界上不存在没有漏洞网站，所以网站安全维护关键在于早发现漏洞和及时修补漏洞。网上也有专门的网站漏洞扫描工具，如亿思网站安全检测平台，发现漏洞要及时修补，特别是些采用开放源码的网站。幸福书苑网站经过测试分析知，管理员后台登录页面，会员留言页面，购物车页面这些页面都缺少安全判断，用户可以不登入而直接进入相应的页面，这是网站存在的个很大的漏洞。采用个判断即可解决这问题没有成功登录优化关键字又被称为关键字短语关键短语关键词，是简短的描述性短语，人们在搜索引擎中通过这些短语能够搜索到对应的网站。在挑选关键字上投入定的精力，得到的效益将不仅仅是更高的排名，还包括了提高了网站编辑人员的内心成就感，网站获得更高的点击率，还可以提高网站访问者的转化率，同时有助于吸引更多的目标受众......”。

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——“.....从而加快设备多源信息融合技术的智能化进程。神经网络融合模型神经网络模型可以分为感知器模型线性神经网络误差反向传播网络网络径向基网络竞争型网络自组织形网络反馈型网络以及自定义网络等。在多传感器信息融合中通常采用三层感知器模型和误差反向传播网络。非线性信息的处理是在多层感知器的基础上增加误差反向传播信号，我们将这种网络称之为误差反向传播的前向网络，即网络。如图所示为网络的拓扑结构，它由输入层隐含层和输出层误差反传，学习过程期望输出输入层隐含层输出层图神经网络的模型结构构成。每层由多个神经元节点组成。对网络的训练过程由信息的正向传播和误差的反向传播两部分组成。正向传播过程是输入信息从输入层经隐含层传到输出层，然后将运算后得到的输出值并与期望值进行比较反向传播则是指，若存在误差，则会反向传播，逐层修改神经元的权值，减少误差，如此循环直到输出的结果符合精度要求为止。南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于空间维的特征级信息融合算法研究用神经网络实现多属性信息融合，假设用个传感器去监测个属性特征，由于传感器采集的数据受环境中噪声信号干扰严重，因此......”。

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——“.....南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于空间维的特征级信息融合算法研究隐含层输出,，,输出层输出,，,。若输出层的输出与期望不符，则通过误差反向反馈传播，通过误差调节权值使得实际输出和期望输出的误差向最小的方向调整，采用负梯度方向调整权值,,,,是学习因子，而新的神经网络权值分别可以表示为神经网络按照网络初始设定的权值以及传输函数进行计算，以训练样本作为输入，得到每层神经元的输出，并和期望输出对比，调整各个连是融合等价传感器和传感器的数据，表是具体的融合过程和融合结果。表多属性信息融合过程传感器测量方差支持度权值融合结真实结果果多属性信息融合是利用属性之间存在冗余的空间关系，在确定些属性的情况下对不确南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于空间维的特征级信息融合算法研究定属性进行的空间信息冗余融合，分析融合结果，测量数据和实验的真实数据，融合有定的有效性，并能降低因单个传感器测量带来的较大不确定性。因此确定属性之间的相互关联的冗余信息，并利用这种冗余建立不同属性之间的相互支持......”。

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。——“.....我要感谢所有曾给予我指导鼓励支持帮助关心和理解的老师同学,个本科生的毕业论文，相对博士硕士论文来说虽然简单很多，但是麻雀虽小，五脏俱全，由于经验的匮乏，难免有许多自己不熟悉的地方，在这过程中也碰到了很多问题，如果没有导师的督促指导，想要完成这个设计是难以想象的。文老师平日里工作繁多，但在我做毕业设计的每个阶段，都给予了我细心的指导和督促。文老师的那种诲人不倦细心耐烦的态度非常的让人钦佩，更加值得我去学习。非常感谢文老师的热心指导，让我学会了很多知识，更学会了如何为人处事，如何开阔自己的心胸。我还要感谢大学四年来所有的老师，是他们教会了我计算机的基础知识，虽然我本人学艺不精，但是我很感谢他们同时还要感谢我的亲人朋友们，正是因为有了你们的支持和鼓励，在本次设计中我才能克服了许多困难完成此次毕业设计。他便会结束这毫无意思的猜解工作。需要定期更换的密码有后台登陆密码，密码，或者服务器管理密码。④注入预防注入，主要要注意用存储过程来执行所有的查询限制表单或查询字符串输入的长度检查用户输入的合法性......”。

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——“.....如数据清洗信息融合去噪特征提取归化等处理。对预处理后的数据提取其特征向量并作为神经网络进行训练的样本，得到不同属性之间特征向量的映射关系，因而可以利用神经网络来进行特征级信息融合，融合后的数据用于决策级的信息融合。融合过程如图所示。特征向量数神经多属性特征向量据网络属空间信关性关系息融合联映射特征向量基于神经网络的融合过程神经网络融合算法神经网络输入层的输入和输出层的输出分别是由输入层和输出层的参数数目决定的，而隐含层可以设定为多层或单层，在理论情况下，在结点足够的前提下，层的隐含层可以达到任意的识别精度。设网络的输入层的输入向量,隐含层输出向量,输出层的输出向量,期望输出向量,隐含层到输出层之间的权值矩阵,隐含层到输出层之间的权值矩阵,,。神经网络的学习问题实质上就是把学习组样本的输入输出问题转化成利用最优化方法求解个非线性映射关系的过程。设为期望输出，为实际输出，则神经网络学习算法的目的就是求得能量函数的最小值神经网络在正向传播过程中，输入样本从输入层输入，进入隐含层进行计算处理，并将隐含层的输出传向输出层......”。

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——“.....神经网络介绍神经网络是基于神经生物学和认知科学在信息处理领域应用的研究成果，是对生物神经元的简化和模拟，较强的自适应学习能力，可替代复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近人类思维活动。利用神经网络的高速并行运算能力以及分布式信息存储，可以避开信息融合和模式识别方法中建模和特征提取的过程，从而消除由于模型不符和特征选择不当带来的影响，实现实时融合，提高融合系统的性能。人工神经网络的主要特征是信息的并行分布处理模式信息处理和信息存储合二为南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于空间维的特征级信息融合算法研究能接受和处理模糊的和随机的信息求满意解而不是精确解具有高度的容错能力，鲁棒性，由部分信息恢复全部信息的能力具有很强的非线性映射能力。由于神经网络特殊的连接机制和信息处理特性，使得它具有广泛的应用，易于建立数学模型，解决规律关系不清楚或过分复杂的非线性问题。目前人工神经网络已在模式识别，信号处理运动控制评判决策组合优化知识工程等领域取得成功应用。在信息融合领域，人工神经网络同现有的理论和方法相结合，如信号处理模糊逻辑推理等......”。

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——“.....不存在个特殊的规则能够同时适用于所有网站，关键湖南涉外经济学院本科生毕业论文设计字的选择同样如此。挑选关键字是中最重要的因素，是整个优化过程的核心。在选择关键词的策略中，根据第三章对幸福书苑网站的业务目标功能以及访问者的分析，可以将该网站关键词的选择按照以下步骤进行，并将每步所选择的关键词列在关键字表中。第步关键字自我审查。选择关键字的方法包括了换位思考，用组织名称和服务器内容命名，用网站可以满足的需求命名，考虑季节或节日的变化命名，选择能积极应对拼写和方言俚语的命名以及些描述地理位置的命名新的技术手段，从而加快设备多源信息融合技术的智能化进程。神经网络融合模型神经网络模型可以分为感知器模型线性神经网络误差反向传播网络网络径向基网络竞争型网络自组织形网络反馈型网络以及自定义网络等。在多传感器信息融合中通常采用三层感知器模型和误差反向传播网络。非线性信息的处理是在多层感知器的基础上增加误差反向传播信号，我们将这种网络称之为误差反向传播的前向网络，即网络。如图所示为网络的拓扑结构，它由输入层隐含层和输出层误差反传......”。