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——“.....在炼焦单元中,由于数据之间的概率分布难以确定,并且信息存在不完全的情况,难以采用数理统计的方法进行关联度定量计算,所以在分析过程中采用灰色关联分析方法对影响炼焦单元能耗的因素进行关联性分析。灰色关联分析计算步骤如下原始数据处理初值化处理设有原始以炼焦过程状态参数关联分析为例,对作初值化处理得,则均值化处理设有原始以炼焦过程状态参数关联分析为例令其均值为,则对作均值化处理,得为,归化处理在非时间序列中,同序列有许多不同的物理量,且数值大小相差过分悬殊,为避免造成非等权情况,对这些数列作归化处理。计算灰色关联系数。若经数据处理后的母数列为,子数列为,在时刻时,与的灰色关联系数为式中为时刻两个序列的绝对值,即,,分别为各个时刻的绝对值的最大值与最小值,为分辨系数......”。

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——“.....结合法的思路是首先利用经验公式法初步试算,然后利用重复试验法来确定。这样可以大大提高模型的正确识别率,减少盲目性。根据式得出隐含层数目为,根据式得出隐含层数目为,根据式得出隐含层数目为,选择种答案的交集,在隐含层单元数范围是的情况下讨论确定最佳取值。本研究的模型结构采用输入层隐含层输出层的形式,在节点模型下,对隐含层单元数完成训练所需步数的研究结果如下表所示。表在节点模型下,对隐含层节点数的研究结果隐含层单元数完成训练所需步数从表可见,在设定训练次数和训练精度要求下,隐含层个数从到完成训练所需迭代次数很大,当隐含层神经元的个数在,之间时,训练次数低于。为了确定隐含层单元数,对模型输出与实际输出进行误差计算,如表为神经网络的个输出变量的在隐含层单元数分别为,时的误差分析。钢铁企业典型工序节能技术。因此,和配比对炼焦单元能耗是有影响的,在整个企业煤气平衡时,选择合适的和配比......”。

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——“.....样本统计指标如表,表炼焦过程状态参数影响因素样本统计表统计指标平均值最小值最大值标准偏差按照灰色关联分析计算步骤首先按式进行均值化处理,然后按照式求取灰色关联系数,最后按照式求取到的灰色关联度如下所示。表炼焦过程状态参数灰色关联度表各种参数灰色关联度对灰色关联度进行排序为则可以确定灰分系数在原材料参数中对炼焦单元能耗影响最大,煤料细度和挥发分次之。其次是硫分全水分和空气干燥基水分。由于与炼焦单元总能耗的灰色关联度都大于,因此将灰分,空气干燥基水分,全水分,挥发分,硫分,煤料细度均作为模型的输入变量。过程状态参数选择由,影响炼焦单元能耗的过程状态参数包括指示反映装煤程度的指标装煤,焦炉侧温火道平均温度的均匀系数均匀,反映焦炉测温火道平均温度的稳定性指标安定,反映焦炉推焦操作正常与否的指标以及焦炉的结焦时间等。为保证模型的准确性和预测的可行性,须选取对炼焦单元能耗影响最大的几个参数......”。

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——“.....本研究系统默认训练次数为次,网络误差为。隐含层单元数的确定隐含层神经元作用机理到目前还没有非常明确的认识清楚。隐含层神经元的个数的选择是个十分复杂的问题,尽管很多文献对隐含层单元数的选择提出了许多技巧,但还是没有很好的解析式来确定最佳的隐含层单元数。隐含层单元数太少,网络可能不能训练出来,这是因为使用隐含层单元数少时,局部极小就多或者网络不鲁棒,不能识别以前未见过的样本,容错性差。隐含层单元数过多,将使学习时间过长,误差也不定最小。本研究采用重复试验法与经验公式法相结合来确定隐含层单元数重复试验法是对同批学习样本训练不同隐含层单元数的神经网络,然后用该网络来预报训练样本,计算得出实际值与预测值的最大相对误差最小相对误差,误差平方和......”。

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——“.....,般取。求灰色关联度与灰色关联矩阵。其计算公式为式中为子序列与母序列的灰色关联度。为序列的长度即数据个数,以炼焦单元过程状态参数关联分析为例,。若有个母序列,个子序列以炼焦单元过程状态参数关联分析为例,各子序列对母序列的关联度为,则可得灰色关联矩阵为关联度排序以及优势分析对进行从大到小排序,根据排序结果判断子因素与母因素的关联性强弱,排序越靠前,则说明此子因素与母因素的关联性越强,反之越弱。原材料参数选择由节可知影响洗精煤质量指标的主要因素分别为灰分空气干燥基水分全水分挥发分硫分,和煤料细度。为保证模型的准确性和预测的可行性,须选取对炼焦单元能耗影响最大的几个参数。分别以炼焦单元总能耗作为参考序列,以灰分,以空气干燥基水分,以全水分,以挥发分,以硫分,以煤料细度作为比较序列。以大型钢铁企业年月和月每天的炼焦单元总能耗作为参考序列......”。

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。——“.....激励函数激励函数是模型执行对该神经元所获得的网络输入的变换,也称激活函数或激发函数。算法学习过程中出现的平台现象是指网络在学习的过程中误差在定的时间范围内,并不随学习次数的增加而减少,而过了这段时间后,误差明显下降的现象。导致平台现象的最直接的原因是由于神经元的总输入进入饱和区,而使神经元的饱和非线性作用函数的导数逼近于零,从而使权值阈值的更新无效。激活函数的种类很多,本研究采用函数,其表达式为其导数为实践表明,该函数可以有效的消除平台现象加快收敛速度,具有良好的模型泛化能力。训练终止条件学习过程中,使训练终止的收敛的方式有两种是限定训练次数,当训练的次数达到限定次数时,即终止是分别设置各输出量的收敛网络误差限定值,当样本的各输出量的绝对误差的平均值都小于设置值时,即终止......”。

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——“.....所以在分析过程中采用灰色关联分析方法对影响炼焦单元能耗的因素进行关联性分析。灰色关联分析计算步骤如下原始数据处理初值化处理设有原始以炼焦过程状态参数关联分析为例,对作初值化处理得,则均值化处理设有原始以炼焦过程状态参数关联分析为例令其均值为,则对作均值化处理,得为,归化处理在非时间序列中,同序列有许多不同的物理量,且数值大小相差过分悬殊,为避免造成非等权情况,对这些数列作归化处理。计算灰色关联系数。若经数据处理后的母数列为,子数列为,在时刻时,与的灰色关联系数为式中为时刻两个序列的绝对值,即,,分别为各个时刻的绝对值的最大值与最小值,为分辨系数,其作用在于提高灰色关联系数之间的差异显著性,,般取。求灰色关联度与灰色关联矩阵。其计算公式为式中为子序列与母序列的灰色关联度......”。

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——“.....对于炼焦单元节能是个新的思路和方向。炼焦单元能耗影响因素分析灰色关联度方法影响综合生产目标的影响因素众多,对综合生产目标的主要影响因素的确定,只依据机理分析以及人工经验可靠性不高,并且缺乏理论依据。需要从理论上定量计算各因素对综合生产目标的影响程度,这称之为关联性分析。在关联性分析中,常用的定量计算方法是数理统计法,如回归分析方差分煤气组成析主成分分析等,它们要求大样本和典型的概率分布。另种方法即为灰色系统理论提出的灰色关联分析方法,它可在不完全的信息中,对所要分析研究的各因素,通过定的数据处理,在随机的因素序列间找出它们的关联性,找到主要特性和主要影响因素。灰色关联分析是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近,以分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献度而进行的种分析方法。在炼焦单元中,由于数据之间的概率分布难以确定,并且信息存在不完全的情况......”。

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——“.....以装煤,均匀,安定结焦时间作为比较序列。以大型钢铁企业年月和月每天的炼焦单元总能耗及过程状态参数作为比较序列,样本统计指标如表,表炼焦过程状态参数影响因素样本统计表统计指标平均值最小值最大值标准偏差按照灰色关联分析计算步骤首先按式进行均值化处理,然后按照式求取灰色关联系数,最后按照式求取到的灰色关联度如下所示。基于人工神经网络建立炼焦单元能耗模型选取神经网络模型的结构确定主要涉及到层数的确定输入输出单元数的确定隐含层数目的确定激励函数的确定训练方式的选择训练终止条件等。层数的确定等人已经证明,基于算法的层反向传播前馈网络模型可以表征任意的非线性关系。基于此,采用层前馈网络作为基本神经网络。它由输入层隐含层和输出层组成,各层之间实行全连接,层内神经元之间无连接......”。