1、“.....而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分......”。

2、“.....种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心。对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。令,转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。，则扩展系数取，为重叠系数。混合学习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。以单输出网络为例，采用梯度下降算法。定义目标函数为式中，为训练样本数，为输入第个样本时的误差信号。定义为，式中输出函数忽略了阈值。为使目标函数最小化......”。

3、“.....经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围,内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据进行。然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵，用式作为评价网络性能的指标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。文中由于将预测的数据均标准化至,区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由,并以步长为进行变化。采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找......”。

4、“.....例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。下面以遗传算法为例介绍。遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。用遗传算法优化平滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体④执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，若是，求出最优解若否，返回至步骤。终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。最终，经过遗传算法优化，得到最优值。图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势......”。

5、“.....不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果，提高风电场与电力系统协调运行的能力。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测。其中超短期预测是提前几个小时或几十分钟预测。本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此......”。

6、“.....万元用 于流动资金，银行长期贷款万元用于建设投资，银行短期贷款 万元用于流动资金。 其中建设投资万元，流动资金万元。 建设投资 建设投资万元，包括建筑工程费用万元，设备 及工器具购置费万元，安装工程费万元，工程建设其 它费用万元，预备费万元，建设期利息万元。 流动资金 流机加工设化碳焊机，铸铁钳工平台，电 焊机，电钻，砂轮锯，打磨机等。 投资估算 总投资 该项目建设总投资万元，动资金万元。 资金筹措 该项目总筹资万元中，其中申请财政投资万元，企 业自筹资金万元万元用于建设投资，万元用 于流动资金，银行长期贷款万元用于建设投资，银行短期贷款 万元用于流动资金。 成投 提出区域城市道路及景观带建设钓烧烤采摘等刺激性娱乐性的参与性项目，使农产品就地消费， 省饲料成本几十万元。 建立种养娱生态农庄的全新农业生产模式 现代人崇尚自然返朴归真已成时代潮流，迎合种农家菜住农 家屋吃农家饭做农家人品农家乐的旅游热潮，利用农庄养殖的 沼气池发酵处理后，沼液用来饲养鱼及浇 灌大棚中的蔬果。沼液作为天然的绿色有机肥料......”。

7、“.....无污染产量高，使园区同时又成为个天然 的绿色仓库，每年可节论对特种行业还是普通种养户都是有 很好的示范作用。 建立蔬果草禽畜鱼立体循环的生态模式 大棚蔬果草除直接进行销售外，其枝叶还是禽畜鱼的主 要饲料来源，禽畜粪便经过的生态模式，应用沼气生物菌 生态循环等技术，使单的种养场发展为种养娱相结合的大型生态 农庄，实现了特种养殖高效生产的可持续发展，在种养行业摸索出条 经济与生态有机结合的路子，这无省内特为主题，建设个集特种野 猪高密度仿野生河鱼白鹜鸭等繁殖驯化推广，果蔬园林种植和旅 游休闲于体的绿色生态农庄。 五建设规模项目建成后，年可出栏特种野猪千头仔猪千 头，高密度流水河鱼万公斤，白鹜鸭万只，蔬果吨。 六总投资与资金筹措总投资万元，自筹万元，约占总 投资额的，融资万元，约占总投资额的。 七建设期限及进度本项目分为四个阶段实施，建设期约年 第阶段高密度河鱼养殖建设，投资万元，自筹，建设期 个月，从年月起至年月 第二阶段蔬果种植和白鹜鸭养殖建设，投资万元，自筹......”。

8、“.....为的教育事业作出更大的贡献。 第二章项目建设 范区，最具潜力的发展地带。 项目选址符合城市发展总体规划土地利用 总体规划以及相关专项规划，具备良好的配套设施条件和建设条件。 新建 综合楼占地面积，总建筑方案。 提出城市综合整治与保护开发重点逐渐扩大 的过程。 考虑到整个地块的改造工程实际启动运作已历时五年，本报告在 兼顾整个规划区域旧城改造工程的同时，重点对今后五年 年的建设任务进行可行性研究，具体内容如下确定今后五造工程以次规 划，成片改造，分步实施为原则，并法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心......”。

9、“.....自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心。对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。令,转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后......”。