复杂性 复杂性 1099 - 0526 1076 - 2787 Hindawi 10.1155 / 2020/8785047 8785047 研究文章 乙状结肠正则化方法的应用研究焦炭质量的预测 严 Shaohong 1 2 赵 海龙 2 3 刘 Liangxu 3 唱 Qiaozhi 2 程ydF4y2Ba 彭 2 https://orcid.org/0000 - 0001 - 5423 - 5807 李 杰 3 Lv Zhihan 1 科学学院 华北科技大学 唐山063200 中国 ncst.edu.cn 2 冶金与能源学院 华北科技大学 唐山063200 中国 ncst.edu.cn 3 华北科技大学数学建模创新实验室 唐山063200 中国 ncst.edu.cn 2020年 20. 7 2020年 2020年 07年 04 2020年 22 06 2020年 20. 7 2020年 2020年 版权©2020 Shaohong燕等。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。 可口可乐是一个不可或缺的高炉冶炼的重要烟道,在这个过程中,它扮演了一个关键的角色作为还原剂,热源,支持骨架。焦炭质量预测模型建立了基于ANN映射功能质量参数之间的关系<我t一个lic> 米 t,<我t一个lic> 一个 d,V<年代ub>来说,,<我t一个lic> 年代 t,<我t一个lic> d和粘结性(<我t一个lic> X,<我t一个lic> Y,<我t一个lic> G)的混合煤和质量参数<我t一个lic> 一个 d,<我t一个lic> 年代 t,<我t一个lic> d、焦炭反应性指数(CRI),焦炭反应后强度(CSR)的可乐。正规化的网络训练方法基于乙状结肠函数设计考虑到冗余的网络结构可能会导致学习的干扰噪声,在权重对性能有什么影响和导致过度拟合的计算复杂性和训练的错误。前进的级联神经网络与验证是找到最合适的一个焦炭质量预测,误差在5%左右,其次是前馈神经网络的结构和径向基神经网络。级联神经网络的道路可能在焦炭生产起到指导作用。 中国国家自然科学基金 51974131 河北省教育部 BJ2017021 NCST自然科学杰出青年基金 JQ201711 河北省自然科学基金优秀年轻学者 E2018209248 河北省2020年研究生课程示范项目 KCJSX2020053 NCST项目建立和建设研究生示范课程 1。介绍</t我tle> <p>大型高炉的增长趋势,高炉冶炼的影响及其经济技术指标更深受可口可乐的质量和性能<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B1"> 1</xrefgydF4y2Ba>]。不幸的是,各种类型和比例的混合煤可以导致不同的焦炭质量(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B2"> 2</xrefgydF4y2Ba>]。在这种情况下,它是意义研究的混合煤的物理和化学性质之间的关系和可口可乐在控制焦炭质量。</pgydF4y2Ba> <p>由于多维、动态、不完全性和不确定性,炼焦测试的数据很难收集和处理,这使得实际生产过程仍在计划外的和不规则的状态和原因的发生“丰富的数据和知识”现象(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B3"> 3</xrefgydF4y2Ba>]。规则的数据挖掘技术能够找到历史数据之间的潜在联系,促进信息传播,从数据挖掘知识,提供决策依据(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B4"> 4</xrefgydF4y2Ba>]。大量的研究和实验进行了焦炭质量预测的反应。阿尔瓦雷斯,R等人预测可口可乐的企业社会责任财产使用加法[<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B5"> 5</xrefgydF4y2Ba>]。罗伊等人使用不同的统计分析工具(高钙和PCR)和安技术来解决同样的问题(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6"> 6</xrefgydF4y2Ba>]。使用煤混合的思想和岩相学、道Peisheng引导焦炭质量预测和煤混合比例的确定基于煤岩相组成和反射模式单一煤而考虑煤和焦炭强度、显微组分等。<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B7"> 7</xrefgydF4y2Ba>]。尽管上述研究丰富焦炭质量预测模型的理论,罕见的深数据规则挖掘采用相关数据(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B8"> 8</xrefgydF4y2Ba>]。大量的模型预测焦炭质量提出了到目前为止,大多数仅仅是基于煤特点和有限的煤炭地理起源相同,但没有普遍适用的预测公式了到目前为止(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B9"> 9</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> <p>丰富的炼焦试验数据的统计规律显示了极强的非线性关系的物理和化学性质的可口可乐和混煤(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B10"> 10</xrefgydF4y2Ba>]。各种现有人工煤混合计划是低效和相应的应用结果很差,不能满足生产需要的现代企业<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B11"> 11</xrefgydF4y2Ba>]。幸运的是,采用神经网络技术可以减少时间消耗和减少经济成本通过规则挖掘实验数据和合理预测焦炭的物理和化学性质混合煤。</pgydF4y2Ba> <p>数据规则挖掘技术的应用现在这里和那里。它成为跨学科研究的一个重要的任务在焦化行业和数学应用领域指导数据挖掘过程,得出有意义的结果使用炼焦行业的专业知识。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2"> <title>2。可口可乐质量影响因素</t我tle> <p>在钢铁行业,可口可乐作为燃料用于提供加热熔化的熔渣和金属(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B12"> 12</xrefgydF4y2Ba>]。可口可乐也用作减少代理减少铁矿石元素铁。因此,参数影响可口可乐属性是非常重要的<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B5"> 5</xrefgydF4y2Ba>]。焦炭生产图所示<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig1"> 1</xrefgydF4y2Ba>。首先,原材料从原料场混合收集的仓库,由破碎机粉碎,然后放入煅烧的焦炉,最后放入高炉冶炼。</pgydF4y2Ba> <fig id="fig1"> <label>图1</gydF4y2Balabel> <p>可口可乐生产。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.001"></graphic> </fig> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。混煤特性</t我tle> <p>混合煤的性质决定焦炭质量中起着关键作用。水分、灰分、挥发性硫和粘结性在不同程度影响。表<xrefrefgydF4y2Ba-type="table" rid="tab1"> 1</xrefgydF4y2Ba>显示内容的范围的混合煤对焦炭生产相应的指标和影响。</pgydF4y2Ba> <table-wrap id="tab1"> <label>表1</gydF4y2Balabel> <p>内容的范围的混合煤对焦炭生产相应的指标和影响。</pgydF4y2Ba> <table> <thead> <tr> <th align="left">指数的混合煤</tgydF4y2Bah> <th align="center">范围(%)</tgydF4y2Bah> <th align="center">效果</tgydF4y2Bah> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left"> <italic> 米</我t一个lic><sub> <italic> t</我t一个lic></sub></td> <td align="center">0 < < 8</tdgydF4y2Ba> <td align="center">不利于加工和运输、恶化燃烧时热稳定性和热导率,降低了焦炭产量和炼焦时扩展了焦化循环。</tdgydF4y2Ba> </tr> <tr> <td align="left"> <italic> 一个</我t一个lic><sub> <italic> d</我t一个lic></sub></td> <td align="center">9 < < 10</tdgydF4y2Ba> <td align="center">导致突然冷状态的强度下降,增加高炉残渣,最后减少生产。</tdgydF4y2Ba> </tr> <tr> <td align="left"> <italic> V</我t一个lic><sub>来说,</年代ub></td> <td align="center">24日< < 30</tdgydF4y2Ba> <td align="center">焦化产品产量的气体和化工产品可以适当提高添加高挥发分煤。</tdgydF4y2Ba> </tr> <tr> <td align="left"> <italic> 年代</我t一个lic><sub> <italic> t</我t一个lic>,<我t一个lic> d</我t一个lic></sub></td> <td align="center">0.6 < < 0.7</tdgydF4y2Ba> <td align="center">生铁的含硫量是直接影响,和生铁的质量下降。</tdgydF4y2Ba> </tr> </tbody> </table> </table-wrap> <sec id="sec2.1.1"> <title>2.1.1。完整的水分(M <斜体> < /斜体> <子> <斜体> t < /斜体> < /订阅>)</t我tle> <p>它是煤的内在和外部水分的总和。过多的水分含量不利于加工和运输;也燃烧时热稳定性和导热性恶化,降低了焦炭产量、炼焦时,扩展了焦化循环。因此,它是指定低于8% (<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B13"> 13</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.1.2"> <title>2.1.2。火山灰(<斜体> < /斜体> <子> <斜体> d < /斜体> < /订阅>)</t我tle> <p>灰煤炭炼焦后仍在可口可乐。过多的灰尘会导致突然的冷状态的强度下降,增加高炉残渣,最后减少生产。火山灰在可口可乐可以保证在要求范围内只有控制混煤的灰和灰可口可乐通常是混合煤的1.3 - -1.4倍。所以混合煤的灰一般控制在9%和10%之间(<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B1"> 1</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.1.3"> <title>2.1.3。挥发物(V <斜体> < /斜体> <子>是< /订阅>)</t我tle> <p>通过挥发物可以反映煤的变质作用。挥发物可以计算大约在加权平均基础上根据单煤的挥发性。焦化气体和化学产品的产品产量可以提高通过适当增加高挥发分煤,与最好的内容被控制在24% - -30%的范围<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B14"> 14</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.1.4"> <title>2.1.4。含硫量(<斜体> < /斜体> <子> <斜体> t < /斜体>,<斜体> d < /斜体> < /订阅>)</t我tle> <p>硫含量是可口可乐的有害成分,其中大部分由可口可乐进入高炉。生铁的含硫量是直接影响,和生铁的质量下降。因此,含硫量的控制是必不可少的。相关的研究(<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B15"> 15</xrefgydF4y2Ba>)显示,60%含硫量-70%来自煤是转移到可口可乐,无机硫的煤是转移到可口可乐sulfocompounds,剩下的一部分留在灰硫酸盐和硫化物的形式。可口可乐的混合煤通常是70% - -80%,而可口可乐的含硫量80% - -90%的煤(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B16"> 16</xrefgydF4y2Ba>]。因此,混合煤的含硫量应限制在0.6% - -0.7%的范围。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.1.5"> <title>2.1.5节讨论。粘结性</t我tle> <p>粘结性是指煤炼焦过程中形成塑料物质的能力,在炼焦过程作为一个必要条件和影响混合煤的焦化财产<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B17"> 17</xrefgydF4y2Ba>]。它通常可以反映在三个指标,<我t一个lic> X</我t一个lic>,<我t一个lic> Y</我t一个lic>,<我t一个lic> G</我t一个lic>在胶质层。其中,收缩<我t一个lic> X</我t一个lic>可以用来估计的最终收缩煤能否造成推焦困难、胶质层的最大厚度吗<我t一个lic> Y</我t一个lic>表示液体混合煤生产的数量,和债券指数<我t一个lic> G</我t一个lic>在一定程度上,反映了口香糖的内容。所以,混合煤的粘结性是可以衡量的指标。</pgydF4y2Ba> </sec> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。指数评估可口可乐质量</t我tle> <p>可口可乐提供热量和减少气体在炉占据一个重要地位。热强度(焦炭反应性指数CRI和焦炭反应后强度CSR)是一个可口可乐的主要质量指标判断,所以灰,硫和挥发性(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B15"> 15</xrefgydF4y2Ba>,<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B17"> 17</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> <sec id="sec2.2.1"> <title>2.2.1。火山灰(<斜体> < /斜体> <子> <斜体> d < /斜体> < /订阅>)</t我tle> <p>火山灰在可口可乐主要由SiO<年代ub>2</年代ub>,艾尔。<年代ub>2</年代ub>O<年代ub>3</年代ub>和其他酸性和高熔点氧化物组成。在高炉冶炼渣排放需要大量的溶剂降低化合物的熔点(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B18"> 18</xrefgydF4y2Ba>]。焦炭的灰分含量都来自混合煤。灰分越高,焦炭的碳含量越少,所需更多的溶剂,渣和较低的收益率,<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B19"> 19</xrefgydF4y2Ba>]。火山灰在可口可乐是一种惰性组件,它将减少混合煤的粘结性,提高焦炭裂纹,降低焦炭机械强度。同时,火山灰组件中的碱金属氧化物催化CO<年代ub>2</年代ub>可口可乐和增加公司的反应<年代ub>2</年代ub>反应速率。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.2.2"> <title>2.2.2。含硫量(<斜体> < /斜体> <子> <斜体> t < /斜体>,<斜体> d < /斜体> < /订阅>)</t我tle> <p>可口可乐-85%的含硫量80%,作为影响焦炭质量指标之一,来自于混合煤。它影响高炉冶炼的钢中硫含量和高炉的设计和环境破坏严重<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec2.2.3"> <title>2.2.3。热强度的可口可乐</t我tle> <p>可口可乐供应热量和碳在高炉,炉反应作为还原剂;其热强度是一个机械强度指数反映了热性能(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B21"> 21</xrefgydF4y2Ba>]。这个指标特征的能力抵抗破碎和磨损受到热应力和机械力在特定的温度和气氛。热性能通常用焦炭反应性指数(CRI)和焦炭反应后强度(CSR)。CSI和CSR越高越低,焦炭的热性能越好。同时,他们是最关键的参数用来评估可口可乐的高温性能(<xrefrefgydF4y2Ba-type="bibr" rid="B22"> 22</xrefgydF4y2Ba>]。</pgydF4y2Ba> </sec> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。基于领域知识的神经网络</t我tle> <p>神经网络往往只是训练和广义数据驱动机制。然而,它有助于加快搜索近似和提高预测质量如果加入先验知识(包括知识,如对称,不变性常识,等等)所需的近似函数网络。领域知识侧重于调查的重要问题或概念位于字段,以及它们的相互关系,可以弥补的缺点不清楚方向性和解释的结果。</pgydF4y2Ba> <p>基于当前情况,优质炼焦煤资源相对稀缺,炼焦方法提出multicoal来源。考虑到参数之间的非线性关系的混合煤和焦炭由炼焦环境的固有属性决定的,过程和化学反应,无法准确描述的功能简单,神经网络是非常适用于焦化焦炭质量预测系统,避免了功能描述系统特征索引和因变量之间,得到输入和输出之间的关系根据记忆和特征提取,并概括的特点,分布式知识存储、联想记忆和并行处理。</pgydF4y2Ba> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。多层前馈反向传播网络(神奇动物)</t我tle> <p>使用样本是随机呈现传统的神经网络算法,以及揭示神经元的输出信号通过向前递归下(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B23"> 23</xrefgydF4y2Ba>]:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> f</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> v</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> f</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> u</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munderover> <mml:mo stretchy="true"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>负梯度方向的参数修正能量函数的选择错误<我t一个lic> ζ</我t一个lic>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)=<我t一个lic> f</我t一个lic>(<我t一个lic> e</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)在获得错误的信号<我t一个lic> e</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)=<我t一个lic> d</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)−<我t一个lic> y</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)从比较期望值和实际输出<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B23"> 23</xrefgydF4y2Ba>]。<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd rowspan="2"> <mml:mtext> (2)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mi> w</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msubsup> <mml:mi> w</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> η</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:msubsup> <mml:mi> δ</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mi> y</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mi> δ</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfenced open="{" close="" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mtable class="cases"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> e</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msubsup> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> v</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mi mathvariant="normal"> </mml:mi> <mml:mtext> 是功率节点</米米l:mtext> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> v</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</米米l:mo> <mml:mi> k</米米l:mi> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> δ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mi mathvariant="normal"> </mml:mi> <mml:mtext> 是隐藏的节点</米米l:mtext> <mml:mo> 。</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>另一种算法是研究由于原来的缓慢收敛,大致可分为以下几点:<gydF4y2Balist> <list-item> <label>(1)</gydF4y2Balabel> </list-item> </list></p> <p>启发式改进算法,包括反向传播势头更新,搜索收敛方法,批量更新的可变学习速率</pgydF4y2Ba> <list-item> <label>(2)</gydF4y2Balabel> <p>数值优化技术,包括共轭梯度反向传播,基于最小二乘的递归反向传播,反向传播与自适应激活函数</pgydF4y2Ba> </list-item> <p></p> <p>敏感区域的概念及其乙状结肠函数的宽度<我t一个lic> f</我t一个lic>(˙)讨论了文献[<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B24"> 24</xrefgydF4y2Ba>];每个隐含神经元都有各自相应的敏感区域;神经元的方向取决于隐藏的节点。隐藏节点的数据在特征空间相互作用形成的,影响训练神经网络的性能。输入时间间隔内隐藏节点的输出<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>被定义为a级敏感区域<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>的节点<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B25"> 25</xrefgydF4y2Ba>]:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo> ∈</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> R</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> ×</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> :</米米l:mo> <mml:mn> 0</米米l:mn> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mi> f</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> T</米米l:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mi> w</米米l:mi> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mi> θ</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我t一个lic> x</我t一个lic>是向量输入到突触,其重量吗<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,<我t一个lic> j</我t一个lic>= 1,2,…<我t一个lic> n</我t一个lic>,<我t一个lic> x</我t一个lic>= (<我t一个lic> x</我t一个lic><sub>1</年代ub>,<我t一个lic> x</我t一个lic><sub>2</年代ub>、…<我t一个lic> x</我t一个lic><sub> <italic> n</我t一个lic></sub>]<年代up>T</年代up>。<我t一个lic> x</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>连接到神经元<我t一个lic> 问</我t一个lic>通过突触的重量<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 问</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>;非线性激活函数<我t一个lic> f</我t一个lic>(˙)可以调节输出的振幅,提高能力的分类、函数逼近,抗噪音干扰,等等;<我t一个lic> θ</我t一个lic>是阈值减少累积输入的激活函数。</pgydF4y2Ba> <p>的宽度<我t一个lic> 一个</我t一个lic><sub> <italic> 一个</我t一个lic></sub>被定义为(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B25"> 25</xrefgydF4y2Ba>]<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> G</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> ln</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> P</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>代表相当于hyper-surface当输出<我t一个lic> f</我t一个lic>(<我t一个lic> x</我t一个lic><sup>T</年代up> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>+<我t一个lic> θ</我t一个lic>)隐藏的节点和0,分别为w为是<我t一个lic> l</我t一个lic><sub>2</年代ub>规范的矩阵<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mi> w</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>(也称为欧几里得范数)。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。径向基函数(RBF)网络</t我tle> <p>多层感知器的函数近似实现通过嵌套加权求和,和RBF本身就是一个接近者插值理论后,和精致紧在数学的观点。多层随机近似的看法不同,基于径向基函数RBF在解决非线性映射问题包括两个阶段:高维变换和最小二乘估计的输入样本。我们的想法是将非线性样本映射到高维空间中执行单一的加权和,最终输出结果。其合理性解释为可配置覆盖定理。经典的训练方法训练隐层采用k - means聚类算法在无监督模式,然后计算输出层的权向量使用递归最小二乘法。该方法具有简单的计算和加速收敛的特点。一旦样品进行以下计算给出:<gydF4y2Balist> <list-item> <label>(1)</gydF4y2Balabel> </list-item> </list></p> <p>它假定训练集<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> d</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>和迭代次数<我t一个lic> n</我t一个lic>= 1,2,…<我t一个lic> N</我t一个lic>已经知道了。初始化<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="normal"> w</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 0</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>= 0,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>=<我t一个lic> λ</我t一个lic><sup>−1</年代up> <italic> 我</我t一个lic>,在那里<我t一个lic> λ</我t一个lic>是一个小的正数。</pgydF4y2Ba> <list-item> <label>(2)</gydF4y2Balabel> <p>对于一个给定的编码器<我t一个lic> C</我t一个lic>最小化总聚类方差<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mi> K</米米l:mi> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> C</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:math> </inline-formula>根据聚类的意思<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mi> K</米米l:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>,导致集群的意思<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mi> K</米米l:mi> </mml:msubsup> </mml:math> </inline-formula>和最小化编码器<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mi> C</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 参数</米米l:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 最小值</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> ≤</米米l:mo> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mo> ≤</米米l:mo> <mml:mi> k</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>。重复这个步骤,直到聚类结果保持不变。</pgydF4y2Ba> </list-item> <list-item> <label>(3)</gydF4y2Balabel> <p>计算<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mi mathvariant="bold"> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="bold"> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="bold"> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi mathvariant="normal"> Φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msup> <mml:mi mathvariant="normal"> Φ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mi> T</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi mathvariant="bold"> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mi mathvariant="normal"> Φ</米米l:mi> <mml:mrow> <mml:mi> T</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi mathvariant="bold"> p</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi mathvariant="normal"> Φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>,在那里<我t一个lic> p</我t一个lic>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)= R<年代up>−1</年代up>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)、R (<我t一个lic> n</我t一个lic>)是<我t一个lic> K</我t一个lic>×<我t一个lic> K</我t一个lic>订单相关的功能隐藏的单位:<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mi mathvariant="bold"> R</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:msubsup> <mml:mo stretchy="false"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> T</米米l:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mi> ϕ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mn> …</米米l:mn> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:mi> φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> T</米米l:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>;其中,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mi> φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 经验值</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> <mml:msubsup> <mml:mi> σ</米米l:mi> <mml:mi> j</米米l:mi> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="‖" close="‖" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula> <italic> j</我t一个lic>= 1,2,…<我t一个lic> K。</我t一个lic></p> </list-item> <list-item> <label>(4)</gydF4y2Balabel> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mi> g</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)=<我t一个lic> p</我t一个lic>(<我t一个lic> n</我t一个lic>)·Φ(<我t一个lic> n</我t一个lic>)。</pgydF4y2Ba> </list-item> <list-item> <label>(5)</gydF4y2Balabel> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> d</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="bold"> w</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> T</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi mathvariant="normal"> Φ</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>。</pgydF4y2Ba> </list-item> <list-item> <label>(6)</gydF4y2Balabel> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="bold"> w</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="bold"> w</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:mi mathvariant="bold"> g</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>:输出层的权向量。</pgydF4y2Ba> </list-item> <p></p> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。神经网络算法更好的泛化</t我tle> <p>网络的训练过程可以被视为构建拟合曲线的过程。的网络是很好的泛化映射计算时是正确的尽管输入超出了训练样本。出现过度拟合现象与冗余的网络结构信息的额外的突触记住意想不到的特点。它可以很容易看到,更广泛的定义的敏感地区(<xrefrefgydF4y2Ba-type="disp-formula" rid="EEq4"> 4</xrefgydF4y2Ba>),节点泛化能力越强。此外,理想的功能是最顺利的函数近似和映射函数对于一个给定的错误,占用更少的计算资源。寻找的过程叫做网络修剪。在本节中,一个正规化的网络训练算法基于乙状结肠函数的敏感地区,和具体流程如图<xrefrefgydF4y2Ba-type="fig" rid="fig2"> 2</xrefgydF4y2Ba>。</pgydF4y2Ba> <fig id="fig2"> <label>图2</gydF4y2Balabel> <p>正规化的网络训练算法基于乙状结肠函数的敏感地区。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.002"></graphic> </fig> <p>敏感区域的激活函数提出了方程(<xrefgydF4y2Baref-type="disp-formula" rid="EEq4"> 4</xrefgydF4y2Ba>)介绍了均方误差性能函数:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq5"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> ς</米米l:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</米米l:mn> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mfrac> <mml:mstyle displaystyle="true"> <mml:munder> <mml:mo stretchy="true"> ∑</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:mi> k</米米l:mi> <mml:mo> ∈</米米l:mo> <mml:mi> C</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:munder> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi> e</米米l:mi> <mml:mi> k</米米l:mi> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> G</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在神经元<我t一个lic> k</我t一个lic>是一个输出节点。</pgydF4y2Ba> <p>更广泛的敏感区域,节点的泛化能力越强。并行网络中的参数修改考虑敏感地区的分布和网络的抗干扰能力。然后多余的权重,权重对性能影响不大,导致过度训练,在修剪过程中被使用的二阶信息误差函数和考虑到训练误差的复杂性和性能。最后的参数然后可以最小化性能函数的增长时删除它们,这是理想的折衷考虑复杂性和错误性能,可以进一步提高泛化能力。</pgydF4y2Ba> <p>培训实际上是一个拟合非线性输入和输出的过程,以及网络的泛化可以被视为非线性插值的验证数据。据说网络失去了泛化能力在其他样品发生过度拟合。许多隐藏的单元级联网络可能会储存太多的噪音影响。在这种情况下,使用交叉验证的必要性。</pgydF4y2Ba> <p>检查验证错误状态下设置相应的参数查看周期,如果通过验证,进入下一个循环。训练误差收敛随着训练时间的增加,而验证错误单调下降,然后上升。网络开始捕捉穿过最小值点后的噪声信息。因此,国家被认为是阻止标准以减少过度拟合的发生。</pgydF4y2Ba> </sec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。焦炭质量预测模型</t我tle> <sec id="sec4.1"> <title>4.1。数据预处理</t我tle> <p>一般来说,直接输入未经处理的数据不是最优的。例如,物流激活函数的有限的限制(0,1),但有限的样本值相比是巨大的限制,导致函数几乎饱和,培训被停滞不前。此外,反向传播算法与LMS算法的计算时间是严重依赖于条件<我t一个lic> λ</我t一个lic><sub>马克斯</年代ub>/<我t一个lic> λ</我t一个lic><sub>最小值</年代ub>。的<我t一个lic> λ</我t一个lic><sub>马克斯</年代ub>/<我t一个lic> λ</我t一个lic><sub>最小值</年代ub>非零的意思是输入大于零均值的输入。</pgydF4y2Ba> <p>因此,它要求整个训练集数据的平均值接近0。传统的处理是定心均值和方差的监管。让输入和输出模式<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mi> 一个</米米l:mi> <mml:mo> ∈</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> R</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</米米l:mi> <mml:mo> ×</米米l:mo> <mml:mi> 米</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mi> C</米米l:mi> <mml:mo> ∈</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> R</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> ×</米米l:mo> <mml:mi> 米</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>被列排列,计算的平均值<我t一个lic> n</我t一个lic>th排<我t一个lic> 一个</我t一个lic>和<我t一个lic> p</我t一个lic>th排<我t一个lic> C</我t一个lic>在每一行中,减去这个平均值。计算的方差<我t一个lic> n</我t一个lic>th行<我t一个lic> 一个</我t一个lic>和<我t一个lic> p</我t一个lic>th行<我t一个lic> C</我t一个lic>在每一行,并把相应的值。输入矩阵的处理<我t一个lic> 一个</我t一个lic>和输出模式矩阵<我t一个lic> C</我t一个lic>应该是同步的。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec4.2"> <title>4.2。多层前馈反向传播网络</t我tle> <p>混合煤的参数选为输入和输出的焦炭质量的神奇动物模型如图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig3"> 3</xrefgydF4y2Ba>;级联提出网络可以用来解决更复杂的问题和提高训练精度,其中每个后续层连接到输入层和相邻的一个输出是输入直接影响层。</pgydF4y2Ba> <fig id="fig3"> <label>图3</gydF4y2Balabel> <p>facebook网络的结构。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.003"></graphic> </fig> <p>激发函数用于处理结果的夏天,和非线性函数通常用于网络的效率最大化。摘要logsig和tansig函数用于执行组合试验和错误。</pgydF4y2Ba> <p>级联中提出反向传播(CF)结构,可以看出,训练方法的准确性和健康效应可以获得比其他培训功能;因此,它是固定的培训功能。</pgydF4y2Ba> <p>隐藏节点的数量取决于训练样本的数量,噪声的大小,和规则隐藏在数据。通常,最好隐藏节点的数量输入层数量的两倍。这是12 - 16节点进行了大量的测试在一个隐藏层,16节点产生最好的预测结果。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec4.3"> <title>4.3。RBF</t我tle> <p>N提前给出样本和参数<我t一个lic> r</我t一个lic>指定训练集之间的分裂<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℓ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>和验证一<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℓ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ”</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>。然后,有(1−<我t一个lic> r</我t一个lic>)<我t一个lic> N</我t一个lic>样品在<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℓ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>和<我t一个lic> rN</我t一个lic>样品在<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℓ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ”</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>。这是一个很好的选择参数<我t一个lic> r</我t一个lic>仍然保持在一个固定的值为0.2时根据Keams仿真实验;即分配训练集样本的80%,剩余的样本分布验证集<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℓ</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ”</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>。</pgydF4y2Ba> <p>输入节点的数量取决于输入向量的维数<我t一个lic> x,</我t一个lic>写成<我t一个lic> 米</我t一个lic><sub>0</年代ub>。</pgydF4y2Ba> <p>隐层的大小<我t一个lic> 米</我t一个lic><sub>1</年代ub>是由计划集群的数量,控制网络性能和计算复杂度。</pgydF4y2Ba> <p>集群的意思<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi> μ</米米l:mi> <mml:mo> ^</米米l:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>通过聚类算法得到作为基函数的中心<我t一个lic> φ</我t一个lic>(<我t一个lic> x</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>),被称为<我t一个lic> x</我t一个lic><sub> <italic> j</我t一个lic></sub>。</pgydF4y2Ba> <p> <italic> σ</我t一个lic>=<我t一个lic> d</我t一个lic><sub>马克斯</年代ub>/ 2<我t一个lic> K</我t一个lic>是扩展的参数,在哪里<我t一个lic> d</我t一个lic><sub>马克斯</年代ub>表示之间的最大距离中心确保隐层单元既不能太尖锐,也不能太平坦。</pgydF4y2Ba> </sec> </sec> <sec id="sec5"> <title>5。仿真结果和分析</t我tle> <p>800套混合煤的质量参数和相应的焦炭质量指标是随机选择的1000套预处理数据训练FB, CF,分别和RBF网络。</pgydF4y2Ba> <sec id="sec5.1"> <title>5.1。结果和分析的训练结果</t我tle> <p>RBF能满足要求的条件覆盖定理。重量和阈值的调整被功能newrbe和newrb在构建网络,所以没有具体的培训和学习功能的网络。在这种情况下,只有FB和CF网络的训练结果比较误差曲线数据<xrefrefgydF4y2Ba-type="fig" rid="fig4"> 4</xrefgydF4y2Ba>和<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig5"> 5</xrefgydF4y2Ba>:</pgydF4y2Ba> <fig id="fig4"> <label>图4</gydF4y2Balabel> <p>facebook网络训练误差曲线。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.004"></graphic> </fig> <fig id="fig5"> <label>图5</gydF4y2Balabel> <p>CF的训练误差曲线网络。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.005"></graphic> </fig> <p>从图可以看出,训练的结果,验证和测试的两个网络基本保持一致。几乎相同的迭代次数下,向前级联网络的性能达到0.01,显示略行为比远期网络(0.05)的训练时间接近,而两个网络的预测误差比较小。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec id="sec5.2"> <title>5.2。结果和预测结果的分析</t我tle> <p>剩下的200套混合利用煤质参数来预测焦炭质量由上述训练网络,和预测的火山灰,硫、中国国际广播电台,CSR所示的数据<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig5"> 5</xrefgydF4y2Ba>- - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig8"> 8</xrefgydF4y2Ba>。5%和10%的预测错误代表不同层次的业务所需的精度。</pgydF4y2Ba> <fig id="fig6"> <label>图6</gydF4y2Balabel> <p>比较预测的错误<我t一个lic> 一个</我t一个lic><sub> <italic> d</我t一个lic></sub>。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.006"></graphic> </fig> <fig id="fig7"> <label>图7</gydF4y2Balabel> <p>比较预测的错误<我t一个lic> 年代</我t一个lic><sub> <italic> t</我t一个lic>,<我t一个lic> d</我t一个lic></sub>。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.007"></graphic> </fig> <fig id="fig8"> <label>图8</gydF4y2Balabel> <p>比较预测错误的中国国际广播电台。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.008"></graphic> </fig> <p>线与“◃”人物的象征<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig6"> 6</xrefgydF4y2Ba>- - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig9"> 9</xrefgydF4y2Ba>表示10%的误差,与“▹”人物的象征<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig6"> 6</xrefgydF4y2Ba>- - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig9"> 9</xrefgydF4y2Ba>表示−10%的误差,与“▵”的象征代表的5%,符合“▿”的象征代表的-5%,符合“○”代表的象征的0%。“×”的象征,“−,”和“|”显示的预测结果FB, CF,分别和RBF网络。</pgydF4y2Ba> <fig id="fig9"> <label>图9</gydF4y2Balabel> <p>比较预测错误的企业社会责任。</pgydF4y2Ba> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2020/8785047.fig.009"></graphic> </fig> <p>只有三套灰预测误差超过10%在FB, CF,和RBF网络,而5%和10%之间的误差存在于51岁,29岁,分别和48集。有13和12组在FB和RBF网络,分别有一组在CF网络预测误差在8%以上。它也可以从图所示<xrefrefgydF4y2Ba-type="fig" rid="fig6"> 6</xrefgydF4y2Ba>CF网络的预测值更接近0%的误差线的结果作为一个整体而FB和RBF网络。因此,可以得出结论显然CF网络执行比其他人更好的灰预测。</pgydF4y2Ba> <p>含硫量三个网络的预测误差都在10%以内,和错误的54岁,17日分别和27集超出5%。含硫量的预测是比这更优秀的火山灰和RBF比BP预测。它还可以看到从图<xrefrefgydF4y2Ba-type="fig" rid="fig7"> 7</xrefgydF4y2Ba>CF的预测价值网络的数量在5%误差线明显低于FB和RBF网络。CF网络表现优异地完成的含硫量的预测。</pgydF4y2Ba> <p>错误也控制在10%以内的三个网络国际指数,29日,10日和32套样品其中有超过5%的错误。CRI的预测效果比前更好的指标。结果表明,预测值的数量之外的FB和RBF网络误差线明显大于5%的CF网络和大多数的错误CF在5%误差线。</pgydF4y2Ba> <p>预测为CSR FB的网络不太好,10套有错误在10%和15%之间,而只有两套在其他两个网络相同的错误。62、19日和24集的错误超过5%,分别在三个网络,中国国际广播电台的总体预测效果的预测中是最严重的四个属性。结果表明,大多数facebook网络的预测值误差分布之间的5%和10%,效果相对较差;CF网络附近的黄线的值略高于RBF。因此,CF网络非常适合预测数据结构的选择。</pgydF4y2Ba> <p>可以得出一般,四个属性的预测结果是令人满意的和相对较高的预测精度,与国际的最佳预测效果和最令人失望的CSR的预测结果。前进的级联网络中表现最好的三个网络与大多数错误控制在5%以内,而BP表现最糟糕的,视为其最预测误差变化从5%降至10%,甚至10%以上。</pgydF4y2Ba> </sec> </sec> <sec id="sec6"> <title>6。结论</t我tle> <p>三个网络对焦炭质量预测提出了基于反向传播网络,级联提出了反向传播网络和径向基网络和相应的结果进行了比较,分别。的预测结果表明,国际是最接近实际值误差在10%以内在所有三个网络,比CSR的误差在10%和15%之间的14集的样本。四个属性的预测误差都在15%以内,可以说,这三个网站都有一个相对较高的预测精度。当谈到网络结构、级联提出网络表现最好的错误主要是控制在5%以内,它充当一个优秀的导游在可口可乐生产在某种程度上。这是额外的每一层之间的连接和前面的保证预测精度。越接近隐层到输出层,信息量越大对权重调整的影响。和传统的网络是不适合在这里最错误的5%至10%,甚至10%以上。通过这种方式,结果表明,级联提出网络选择摘要数据结构匹配。</pgydF4y2Ba> <p>然而,主要的预算约束是大规模的样本,计算时间和级联网络的优势与大量的内部连接可能会变得不再明显;因此,大规模学习问题需要进一步调查。</pgydF4y2Ba> </sec> <back> <sec sec-type="data-availability"> <title>数据可用性</t我tle> <p>使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec sec-type="COI-statement"> <title>的利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突。</pgydF4y2Ba> </sec> <sec> <title>作者的贡献</t我tle> <p>所有作者的贡献同样这项工作。</pgydF4y2Ba> </sec> <ack> <title>确认</t我tle> <p>这项工作是由中国国家自然科学基金(没有。51974131),河北教育部门科技项目(没有。BJ2017021), NCST自然科学杰出青年基金(没有。JQ201711),河北省自然科学基金优秀年轻学者(没有。E2018209248),河北省在2020年研究生课程示范项目(没有。KCJSX2020053)和NCST项目建立和建设研究生示范课程。</pgydF4y2Ba> </ack> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</gydF4y2Balabel> <element-citation 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C。</g我ven-names> </name> <name> <surname> 晨祷</年代urn一个米e> <given-names> 美国年代。</g我ven-names> </name> <name> <surname> 面对疾病</年代urn一个米e> <given-names> j . 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