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引入了基于其它契约变量的激励函数，提高了政府效用和企业实施绿色物流的努力程度。
为此，本文提出了一种带可以修正激励函数的BP算法，其特点是它能更好地模拟人脑神经元的特性。
通过优化组合小波基元激励函数，大大减小了小波神经网络的规模，改善了网络学习特性。
以JK触发器为例，提出了一种基于触发器行为的J、K激励函数的最小化技术。
本文通过强夯振动频域分析，提出了介质作用函数和强夯激励函数的计算方法，对于强夯振动规律的认识和岩土体动力学特性的研究具有重要意义。
使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。
本文提出基于新的激励函数BP算法建立误差预测模型，修正新型广义预测算法的预测输出。
本文采用一类正交多项式集合作为神经元的激励函数，构成一个正交多项式基神经网络。
新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。
以往的BP算法调节神经元网络的权值，其网络的隐层结点数、网络学习快慢程度及网络的泛化能力都与网络的激励函数有关的。
同时在激励函数单调递增的条件减弱的情况下，给出了两条渐近稳定的定理，并给了严格的数学证明。
针对背景辐射均匀稳定，剂量速率较小和太阳耀斑突发、剂量速率大的特点，对激励函数进行不同处理，从而得到不同的理论模型。
经数值计算结果表明，选择径向基函数作为隐层的激励函数，可以得到较好的样本拟合效果。
资源编号：ZY1252003；资源类别：(造句参考大全)；收集时间：2020-05-04；资源参考链接
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很好的 |
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