Значение - весы
Cтраница 1
Значения весов должны быть выбраны таким образом, чтобы величина s2 была минимальной. [1]
Значения весов для сети, обученной с толерантностью 0 025, приведены на рис. 4.143. Интересно сравнить его с рис. 4.137. Более поздние результаты оказываются гораздо ближе к оптимальным. [2]
Значения весов w устанавливаются по результатам анализа нечетких правил. Это следует из того факта, что в базе нечетких правил одно и то же условие не может иметь несколько заключений, тогда как один и тот же вывод может делаться исходя из различных условий. [3]
N, значения весов Xt могут быть определены при использовании линейного метода наименьших квадратов. [4]
 |
Узлы квадратур Гаусса - Лежандра на четырехугольниках. [5] |
Положения узлов и значения весов для треугольников. [6]
Ячейки упорядочивают по значениям измененных весов. [7]
При выписанных выше значениях весов схема WAF переходит в схему Лакса-Вендроффа второго порядка точности. [8]
На рис. 4.123 показаны значения весов, введенные в программу BrainMaker. Они сгруппированы в два блока, разделенные пустой строкой. [9]
Показанные на рис. 4.96 значения весов сгенерированы случайным образом. На рис. 4.166 эти веса представлены в формате программы BrainMaker. Нейронная сеть с этими весами не может считаться обученной. Результаты ее тестирования приведены на рис. 4.167 - 4.170. Заметно, что выходные значения у совершенно не соответствуют эталону 1, а для эталона 0 выходные значения также не попадают в границы 10 % толерантности. Для всех 22 тестирующих выборок получены ошибочные выходные сигналы. [10]
В табл. 12 приведены значения весов загрузки в цилиндр и промежутки времени, через которые следует отрезать расплав, выходящий из сопла, в зависимости от предполагаемого индекса расплава. [11]
 |
Схема расположения нейтральной зоны при наличии теплового напора. [12] |
В табл. 15 приведены значения объемных весов воздуха для некоторых значений его температуры. [13]
В табл. 5.3 представлены значения весов характеристик прогнозирования, когда они представлены в ранжированной последовательности. [14]
В табл. II.2 приведены значения информационных весов признаков из эталонной табл. II. Объекты S, S2, и S3, S4 объединены по двое в один класс. Так, для объектов 53 4 наибольшее значение имеет признак бдиф, затем идет группа признаков 2вх, И, G, Рвх, рвых, АМУД, рвх, Ар, вносящих некоторый вклад в отделение этих объектов от других объектов табл. II.1. Остальные признаки менее существенны. [15]
Страницы: 1 2 3 4