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——“.....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......”。

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——“.....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，进而进行多属性空间信息融合，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......”。

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——“.....作为下次训练的权值，同时计算正向传播误差若误差没有达到容许的范围内，进行下次的误差反向传播，继续调整权值，并以此递归下去直到网络学习完成所有的样本信息。仿真实验实验环境在图的应用环境下增添个新的测量属性，并设定测量属性的是单传感器，测量方差为同时假定属性和属性，之间存在复杂的关系，假设这种关系可以表示为，这种复杂关系并不是唯的，实验过程中以这种形式用于测试和验证。同时实验过程中属性，的产生方式为，，满足，其中和是带定随机性的系数。在利用神经网络进行空间多属性信息融合之前，先要对数据进行预处理，包括数据除噪特征提取数据关联等。实验中对数据除噪采用的是第四章的数据级信息融合方法......”。

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——“.....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，将为信息融合信号分析与处理模式识别和决策等方面提供新的技术手段，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......”。

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——“.....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......”。

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。——“.....减小噪声对测量数据的影响同时采用本章第四章中频域和幅域特征的提取方法，得到出测量空间的主频分布,,,,,和对应的幅谱分布构成的特征向量。对不同传感器数据进行关联，采用第三节中仿真实验中传感器数据关联方法，得到传感器测量同属性，传感器测量同属性，传感器测量属性，以及传感器测量属性与此同时，利用线性关系的关联融合方法，得到对属性的融合结果。至此，我们确定了传感器测量空间对应的属性空间并且已知与，之间的线性关系，和的相对可靠的融合结果。为了去除属性的不确定性，建立神经网络的来寻找已知属性对的支持，因此神经网络的输入为属性，的特征向量，输出为属性的特征向量。神经网络的输入是属性和的特征向量，按照测量空间的主频分布标准来设定，属性和以及属性的特征向量均是维，因此神经网络的输出对应神经元的个数可以确定为......”。

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——“.....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，进而得到网络输出层的输出结果。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，调整各个连接的权值......”。

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——“.....得到对应映射属性神经网络映射关系，并作为不同属性间空间融合的依据。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......”。

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——“.....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，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......”。