2) training error
训练误差
1.
This paper taking one-hidden layer combined BP network model used in the fault diagnosis of power transformer as a exapmle and on the based of training flow process chart, points out that the number of hidden nodes, initial weight values, training error, the max training times and the order of training samples have different influence on the BP network generalization.
以单隐层的BP组合神经网络在基于DGA的电力变压器故障诊断中的应用为例,在BP网络训练流程图的基础上,分别举例阐述了隐层节点个数、初始权值、训练误差、最大训练次数以及训练样本次序对网络训练效果和泛化能力的影响。
2.
This theory shows that genetic algorithm,which uses minimum marginal as fitness function and where error is less than 50%,can have convergence influence on training error regarding two kinds of problems and have boundary on the general-ization error of testing integration.
该理论证明:在单个ANN具有一定的要求较低的性能条件下,即误差小于50%时,该ANN集成对两分类问题的训练误差具有收敛性,对测试集的泛化误差有界。
3.
This problem only causes a waste of neurons,but also results in the training error too great to meet the request of training precision and hardly completes the task of classification or clustering.
竞争型神经网络存在"死点"问题,某些神经元在竞争中可能始终未能获胜而成为"死神经元",不仅造成神经元的浪费,而且造成训练误差偏大,无法达到训练误差的精度要求,不能很好完成它所担负的聚类或分类任务。
3) training site
训练场区
1.
At first the particularity of electromagnetic environment in training site is analysed,and the characteristics of hardware and software of the simulation system of electromagnetic environment based on PXI bus.
电磁环境模拟系统开发的主要目的是在训练场区建立一个近似于实战的复杂电磁环境,以满足导弹武器系统在近似实战中进行综合作战效能与适应性检验。
4) training field
训练样区
5) discriminative training
区分性训练
1.
First,discriminative training on the HMM (hidden Markov model) based tone models is proposed.
提出了2种解决汉语语音识别中声调问题的方法:利用区分性方法对基于隐马尔可夫模型(HMM)的声调模型进行训练;提出将区分性训练的声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的最优方法,该方法根据最小音子错误的训练准则以及利用扩展Baum-Welch算法区分性训练与模型相关的概率权重,对声学模型以及声调模型概率进行加权。
2.
Discriminative Training has become one of the standard configuration methodsfor the state-of-the-art acoustic modeling and parameters optimization.
区分性训练已经成为自动语音识别中声学模型训练和参数优化的标配方法之一。
3.
Hidden Markov model(HMM) and dependency-tree hidden Markov model(DT-HMM) improvements through discriminative training were proven theoretically possible,so a DT-HMM model with complete parameters was derived and proven to be consistent with the HMM model.
区分性训练可以很好地弥补由于训练样本的缺乏对识别系统所造成的影响,能够提高非特定人手语识别的识别率。
6) sampling for training areas
训练区采样
补充资料：“扫帚星”的误区
彗星，我国民间称为“扫帚星”，当它一出现，人们就有一种既神秘又不安的思想，都认为是不祥征兆，被视为恐怖、流血和灾难的征兆，将很多天灾人祸都归咎在它的身上，再加一些宗教人士、星相学家及算命先生的渲染和政治阴谋，更增加了人们的恐惧心理。因此引出很多可笑而又古怪的传说。在公元前44年虔诚的罗马人，把天空中出现的彗星，说成是古罗马的大独裁者凯撒的灵魂上升到天堂。当1066年哈雷彗星回归时，欧洲发生一次有名的海斯丁大战，战争的结果是诺曼地公爵威廉打败了英格兰国王哈罗尔，威廉占据了英格兰，并在伦敦做上皇帝。当年的历史学家和算命先生把威廉的胜利说成是在哈雷彗星的引导下取得的。还有在1664年出现了一颗彗星，葡萄牙国王阿尔牛斯六世知道后，他认为是天使派来警告人们的，立即气急败坏地跑到平台上，百般诅咒，拔枪射击，唯恐自己被彗星张开血盆大嘴吃掉。
在我国古代也有这样的记载，西汉《淮南子·兵略训》中描述“武王伐纣，东面而还岁，至汜而水，至共头而坠，彗星出，而授殷人其柄。”预示彗星出现，商纣灭亡。
随着人们对彗星的认识不断深入，不再将它看成是战争的征兆时，就开始担心彗星撞到地球上或者彗尾扫到地球上的后果。因此又出现了许多奇言怪事。有些人认为彗星碰撞地球会使地极发生移动，地球的自转速度会改变，甚至地球会“粉身碎骨”。如果彗星没有直接撞着地球，而是擦肩而过，也会引起地球产生大潮汐，世界将出现洪水泛滥。也有人认为，彗尾扫过地球，会像鳄鱼尾巴扫个鸡蛋一样。或者彗尾中氰基和一氧化碳等有毒气体，会给地球上的人们和其他生物带来极大危害，或被毒死，或留下后患。每当彗星即将来临之际，欧洲便掀起很多风波。许多人认为“世界末日到了”，有的人大吃大喝，挥霍家财。有的写下遗嘱，要把全部财产捐献给教堂，死后灵魂可以进天堂。伊朗首都的人在地下挖好深坑，准备藏躲。奥地利人准备氧气，以便急救之用。还有的被吓得自杀了事，等等。结果如何呢?
公元1773年5月20—21日的彗星要和地球相撞，到了22日清晨醒来大家都安然无恙，只是有人头一天晚上没有睡好觉而已。1910年5月18—19日哈雷彗星的彗尾扫过地球，不但没有发生任何特别事情，从最精密的化学分析，也没有发现空气中有任何外来气体，其危险性还不如大城市中工厂和汽车每天排出的污染大气的有害气体。况且，平均约800万年才会有一颗彗星与地球相撞，从地球生成到今天46亿年，至少有560多颗彗星撞到地球上，可是地球依然如故，生机勃勃，不过只是地球上增加了几十个深坑，毁坏了一些树木，死掉一些动物而已。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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