用網絡模型造句子，“網絡模型”造句
路由器在整個網絡模型的網絡層運行，比以太網高了一級。
當前對時間認知的腦機制探討有三個模型：特異化計時模型、分佈網絡模型和定域計時模型。
在此基礎上，對於物理網絡，應用圖的同調論原理，將網絡模型唯一地對應到數學模型。
採用模糊神經網絡方法進行磨削加工尺寸精度的控制，給出了模糊推理BP網絡模型。
在生物網絡平台上，基於互聯禍合免疫網絡模型，構建一種新穎的網絡突現計算模型來滿足生物網絡的服務突現。
由於本網是一個嶄新的網絡且網絡模型結構複雜，因此設計上可能還不太成熟，但是為以後網絡模型設計的進一步深化做了實踐。
對典型區域—甘井子區採用人工神經網絡模型法建立了地下水可開採量的計算模型。
摘要基於獨特型免疫網絡原理，提出了一種新型的分區記憶模式人工獨特型網絡模型，並利用其對衞星遙感數據進行了分類。
本文提出互補橫向絕緣柵雙極晶體管CLIGBT的一種網絡模型。
利用BP神經網絡模型對民房安全進行預測，並對爆破參數進行優化。
電弧爐神經網絡模型的建立，由於電弧爐是一個複雜被控對象，模型的建立是比較困難的。
本文詳細討論了露天礦卡車優化調度的決策方法，建立了最短路網絡模型，煤巖貨流分配模型。
最後基於變分不等式方法提出了求解優化模型的算法並給出了算例，算例結果表明了網絡模型對網絡廣告定價策略的選擇是有效的。
近年來將BP網絡模型應用到大氣污染濃度預報中，並建立了大氣污染物濃度的神經網絡預報模型。
較近期的工作，我們一直致力於對算法和技巧，構建超大規模貝葉斯網絡模型，以幫助瞭解關係詞。
針對民用機場多因素氣象預測問題的複雜*，該文構建出一種基於粗糙集的模糊神經網絡模型。
通過多個實驗分析，發現，温特斯模型和BP神經網絡模型分別是原油期貨和石腦油的較精確價格預測模型。
建立了隧道錨噴支護設計參數選擇的bp網絡模型，並對bp算法中的不足之處加以改進。
以NGA訓練的模糊網絡模型，在收斂速度、尋優能力和辨別效果方面均優於BP、GA算法下的模型，符合缺陷識別的工程需要。
針對多層細胞神經網絡模型，分析了其一般狀態解並對其動力值域作了估計。
實驗結果表明IBN-M算法在數據缺失下貝葉斯網絡的增量學習中確實能夠學出相對精確的網絡模型，該算法也是對貝葉斯網絡增量學習方面的一個必要的補充。
基於相空間重構的非線*預報思想，建立一個時滯的BP神經網絡模型，採用貝葉斯正則化方法提高BP網絡的泛化能力。
通過對某一柴油機噴油器典型故障的實驗模擬，用串接式壓力傳感器測取高壓油管的燃油壓力波，並利用人工神經網絡模型進行了故障診斷。
通過建立延誤波及模型和貝葉斯網絡模型，探討了相關航班中，進港延誤和航班取消對離港延誤的影響。
給出了一種特殊的互聯網絡模型——H -網孔，它由普通四度網孔的每個結點按規則刪去一條邊而產生。
此外，增加介紹了乙烯廠的工程項目情況，並對塔釜乙烯純度建立了rbf神經網絡模型，在此基礎上進行了模糊控制的*，是此研究課題實際建立模型的有益補充。
結果表明：利用人工神經網絡模型的非線*映*功能，可以較好地給出工程爆破引起的近區自由場力學規律，對於同類型問題的研究，也有着很重要的意義。
本文用廣義迴歸網絡模型建立大壩安全監測的徑向基網絡模型。
立方形遞歸網絡是一類具有良好拓撲*質的互連網絡模型。
將收集到的數據代入模型，運行網絡模型得出損失分佈的概率範圍。
討論了一類二元時滯反饋人工神經網絡模型。
建立和研究了具有轉向懲罰值的網絡模型。
提出了一種基於簡化網絡模型的中壓配網可靠*評估算法。
以交通網絡為對象，研究求解均衡網絡模型的起點算法原理及其實際應用。
這些人在社會網絡模型中凸顯出來是因為他們有很多的聯繫人。
然後將每個分區的平均側壓力輸入神經網絡模型，推求每個區各自的材料非線***模型參數。
研究了特徵值反問題求解的幾種神經網絡模型：直接逆模型，間接逆模型，優化方法模型，指出了各種方法的應用範圍。
此外，以氣温、縱座標和橫座標為網絡輸入，拱肋標高為網絡輸出，建立了拱肋標高的人工神經網絡模型。
完整井情況下的錐探灌漿，其滲入型式可按單向渠道網絡模型下的豎向滲流形式來考慮。
基於人工神經網絡基本理論，建立在成形模具表面激光強化中預測材料表面最高温度、強化效果的BP網絡模型。
在生物學模型中，資源可能是食物供應；在網絡模型中，資源可以是路由器或有限帶寬通道；在我們的市場模擬中，資源是付款通道。
結果：對遺傳神經網絡模型所預測的最佳分離條件進行實驗，獲得了比較滿意的分離結果。
運用人工神經網絡模型對漫灣徑流序列做出中長期預報，其結果與傳統數理統計方法的預報結果進行了比較，表明了人工神經網絡模型在水文預報中具有一定的優勢。
根據地震液化的實測資料，建立了砂土液化判別的遺傳神經網絡模型，比較計算結果*了該模型的科學*、高效*。
本文采用基於知識的人工神經網絡模型模擬微帶徑向短截線的特*，利用已經具有的先驗知識減小神經網絡輸入輸出映*關係的複雜程度有效減少了訓練樣本的數量。
二百本文介紹了兩相四拍混合式步進電機的工作原理及其磁網絡模型，推導了步進電機的動態方程。
實現了無尺度網絡模型。
利用人工神經網絡模型來模擬反應精餾過程。
流行*腦脊髓膜炎預報的人工神經網絡模型
人工神經網絡模型被用於預測焊接質量。
基於神經網絡方法，建立鈦合金振動攻絲中工藝參數對攻絲扭矩影響的網絡模型。
結果BP神經網絡模型對麻杏石甘湯方中甘草*含量的預測值可用。
應用該模型和一般BP神經網絡模型對汛期三門峽水庫的泥沙衝淤量進行了計算和預測。
通過對泛函網絡的分析，提出了一種序列泛函網絡模型及學習算法，而網絡的泛函參數利用梯度下降法來進行學習。
闡述瞭如何從設備設施的物理模型抽象出具有樹狀層次結構的邏輯網絡模型，並根據該邏輯模型設計相應的數據結構來構建“設備樹”；
本文通過實驗考察了這兩種網絡模型在漢語詞義消歧上的應用效果。
運用人工神經網絡理論和方法，建立了水質評價的B-P網絡模型;重點探討了隱含層節點數的確定方法。
將安排列車運行線的問題看作週期事件安排問題，並藉助週期約束圖及週期勢差模型，可以建立週期運行圖網絡模型。
實驗表明，多層前傳神經網絡模型可以有效地對天線的方向*圖進行建模，可用於天線的計算機輔助設計（CAD） 。
泛函網絡是類似於人工神經網絡的新型網絡模型，是泛函方程的網絡表達形式。
以同義詞為*據擴展基本信念網絡模型，得到一個擴展的信念網絡檢索模型。
應用電阻和電容網絡模型來模擬電極發*法交變電場巖石阻抗。
根據反應機理，確定網絡模型的輸入輸出和中間狀態量。
本文從神經網絡模型的結構出發，對學習算法提出了一系列改進和優化措施，以加快網絡的學習速度，並增加模型的穩定*。
用模式識別和神經網絡建立PLS-BP的轉爐終點*含量降維網絡模型，克服了PLS法和BP法各自的缺陷。
給出了電流繼電器、圓特*以及四邊型特*阻抗繼電器的神經網絡模型，並*了三種模型都具有很強的自適應*。
基於人工神經網絡基本理論，建立在板料激光彎曲中預測材料表面最高温度、彎曲角度的BP網絡模型。
文中將小波神經網絡模型應用於柴河水庫右壩段壩基滲流量的預測，利用實測資料對其模擬計算結果進行檢驗。
針對小波網絡計算過程中出現大量宂餘的特點,提出一種有偏小波網絡模型.
本文主要研究非線*大滯後系統的建模問題，提出用串級網絡模型進行滯後補償，並給出了網絡模型權係數的學習算法。
本文開拓了膜下滴灌條件下棉花水分響應模型建模理論的新思路。 （2）建立了兩種三層結構的BP人工神經網絡模型預報土壤墒情。
文章對含權複雜網絡研究的最近進展給予了評述，特別報道了文章作者最近提出的一個交通流驅動的含權技術網絡模型。
通過對背向滑步推鉛球技術的實例研究，*本研究建立的運動技術分析神經網絡模型的精度是可靠的，分析方法是可行的。
討論了一類度分佈在無標度網絡和隨機網絡之間連續可調的網絡模型。
受某些實際網絡節點數按幾何級數增長現象的啟發，構造了每個時間步中按當前網絡規模成比例地同時加入多個節點的節點數加速增長的網絡模型。
本文采用隨機規劃與ANN(工神經網絡模型)結合的建模方法,設計了一種改進的GA(傳算法)為隨機規劃模型的解法,並把這種方法用於儲層參數的預測。
首先提出了該主動阻尼懸架的實現模型，該模型是在傳統的液力減振器的基礎上，應用半主動控制的思想，結合力反饋的原理建立起來的內部液壓反饋阻尼網絡模型。
可以近似用“無規網絡模型”描述材料的結構。
本文闡述了幾種神經網絡模型和模式兩分法中感知算法的一種光學執行過程。
利用模糊神經網絡構建了酵母流加發酵過程的網絡模型。
對反饋神經網絡進行了研究，在分析現有混沌神經網絡的工作原理的基礎上，提出一種新的混沌神經網絡模型。
地表沉陷涉及因素較多，是一個典型的非線*系統，神經網絡模型能夠較好的模擬該系統，進行地表移動變形計算。
並從已知的低階失效數據中提取相關失效信息，建立神經網絡模型，得到其分佈參數。
介紹基於計算機網絡的遠程教學環境、遠程考試及遠程協同學習網絡模型。
