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检索条件"主题词=泛化能力检验"

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基于权重反分析和云模型的围岩稳定性评价方法: 收藏
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引用; 《水力发电》2018年第9期44卷 42-46页; 作者：高岭李建朋母焕胜河北省交通规划设计院河北石家庄050011; 针对围岩稳定性评价云模型方法指标赋权过程中存在的主观因素干扰问题,提出了权重反分析与云模型的耦合方法。在选定评价指标的基础上,推导建立了以指标权重为自变量,以云模型方法为评价指标与评价结果间映射关系的优化目标函数,在MATLA...; 针对围岩稳定性评价云模型方法指标赋权过程中存在的主观因素干扰问题,提出了权重反分析与云模型的耦合方法。在选定评价指标的基础上,推导建立了以指标权重为自变量,以云模型方法为评价指标与评价结果间映射关系的优化目标函数,在MATLAB软件中实现了各指标权重的反分析,通过回代检验和泛化能力检验,验证了反分析赋权云模型的可行性与可靠性。工程应用表明,与等权云模型、专家赋权型云模型相比,基于权重反分析与云模型耦合方法建立的围岩稳定性评价云模型主观干扰因素少,预测准确率较高。; 来源：详细信息评论

我国煤炭需求预测神经网络实现: 收藏
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引用; 《六盘水师范高等专科学校学报》2009年第3期21卷 34-36页; 作者：艾德春六盘水师范学院贵州大学六盘水能源矿业学院贵州六盘水553004; 建立煤炭需求预测神经网络模型,设计了网络结构,采用有弹回的BP算法对网络进行了训练,经泛化能力检验,网络的训练误差满足要求,并用训练模型对我国煤炭需求进行了预测。; 建立煤炭需求预测神经网络模型,设计了网络结构,采用有弹回的BP算法对网络进行了训练,经泛化能力检验,网络的训练误差满足要求,并用训练模型对我国煤炭需求进行了预测。; 来源：详细信息评论

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