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1)  optimization of initial weights and threshold values
初始权值和阈值优化
2)  weight optimal initialization
初始权值优化
1.
Furthermore, a weight optimal initialization method is introduced for improving performance of the soft-sensing model.
针对回归神经网络训练效率低,泛化能力差等问题,尝试引入一种初始权值优化方法加以改进。
3)  initial threshold
初始阈值
4)  optimized initial value
优化初始值
1.
Modeling variance is used to find the optimized initial values with the method of minimum modeling variation in GM(1,1) model.
依据建模方差2δ最小的原则,对传统GM(1,1)模型的初始值进行改进,提出基于优化初始值的GM(1,1)模型。
5)  weight initialization
权值初始化
1.
A novel learning algorithm is proposed that is based on the combination of independent component analysis(ICA)based weight initialization and automatically adjusting the gain parameter of sigmoid activation function.
提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。
6)  optimal weights initialization technology
初始权值优化技术
1.
Also a novel optimal weights initialization technology is proposed so that the sample sets and initial weights can match perfectly.
针对移动机器人建立了基于BP神经网络的智能避障控制模型,提出了初始权值优化技术,使得样本组与初始权值相匹配,显著地提高了网络的收敛速度。
2.
Based on multiplayer feed-forward neural networks using BP algorithm, considering the fluctuation of initial weights and sample sets, a novel optimal weights initialization technology is proposed for the sake of matching between initial weights and sample sets.
本文在采用BP学习算法的多层感知器的基础上,考虑初始权值的波动和样本组的因素,提出了初始权值优化技术,以提高初始权值与样本组的匹配能力。
补充资料:力学量的可能值和期待值
      在量子力学中,力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上,对于一个算符,满足
  
  
  的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
  
  在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
  
  量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
  
  
  在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2
  
  因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi
  
  在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
  
  
  上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
  
  
  

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参考词条