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新型智能脉络在柴油情态输出矩型勘验中运用

时间:2020-02-27 06:28

对比发现,以上两段内容包括“图10”都一字不差。

车辆在实际运行中,输出扭矩是柴油机电子控制和状态监测的一个重要参数。非接触式动态扭矩传感器价格昂贵,且大规模应用于装甲车辆柴油机实车扭矩测量难度较大,同时,实践证明柴油机不稳定工况时间占总工作时间的60%~80%;因此,研究柴油机在不稳定工况下的动态特性,并建立准确的柴油机动态输出扭矩模型对柴油机电控和状态监测都具有重要的意义。

△X=-[JT+μI]-1JT

“人工神经网络结构的确定是指确定网络的层数以及各层的神经元节点数。理论上早已证明:具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理函数。一般来说,没有任何理论根据采用两层以上的中间隐层,对大多数实际问题,一层隐层即三层网络已经足够了,这已成了定理。增加层数主要可以进一步地降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间。而误差精度的提高实际上也可以通过增加隐含层中的神经元数目来获得,其训练效果也比增加层数更容易观察和调整,因此在确定神经网络结构时,优先考虑单隐层结构。本研究在确定网络结构时进行的大量试算也是从单隐层结构开始的。

隐含层神经元的数量直接关系到网络的仿真精度、训练时间和泛化能力。若神经元数量太少,则网络所能获取的用以解决问题的信息太少;若神经元数量太多,不仅增加训练时间,还可能出现所谓的“过渡吻合”(Overfitting)问题,即测试误差增大导致泛化能力下降;因此,合理选择隐含层神经元数量非常重要。

表4大样本训练的模型对检测样本的评价结果

再比如,武欣慧论文第四章对“巴彦淖尔市沙德格工业园区220KV变电站”的介绍是:

仿真程序基于MATLAB 6. 5提供的神经网络工具箱编写而成。训练及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架试验数据,其中,测试样本为柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性试验数据,以检验网络的泛化能力;训练样本为柴油机其他转速时的负荷特性试验数据。设定期望均方误差为10- 4,最大训练次数为1 000次。

网络训练到16个迭代周期后,性能函数始终在0.004附近振荡,直到完成1000次迭代周期,即训练结束时也未下降至小于其目标1e-5。训练过程如图8所示。

图片 1李瑞锋论文第一章部分内容截图

M = f n, d, Tp,

网络经过7个迭代周期的训练,性能函数下降到8.2653e-6,小于其目标1e-5,训练结束。训练过程如图4所示。

“在总结分析国内外有关混凝土强度预测研究成果的基础上,本人根据人工神经网络基本原理,运用MATLAB神经网络工具箱,就网络的输入向量、网络结构、传递函数及其它参数的选择展开研究。在此基础上,选择内蒙古中西部地区三座野外变电站制作大量同条件养护标准试件,作为网络模型的训练样本和测试样本,分别运用基本BP算法、附加动量因子的自适应调整学习率算法和L—M算法三种方法训练网络,经大量试算和仿真结果比对,最终利用L—M算法建立网络结构合理、收敛速度快、精度高的满足工程要求的普通混凝土强度预测模型,与多元线性回归模型预测结果相比,BP网络模型有更高的精度,将预测误差控制在3%以内,可以极大程度上避免目前混凝土施工中存在的强度预测偏差较大的问题。”

3)训练样本及测试样本的仿真结果表明:训练好的BP网络对柴油机动态输出扭矩的预测精度较高,网络泛化能力强,且计算时间短,可用于柴油机在线实时控制。

4.LVQ网络

针对李瑞锋论文涉嫌抄袭武欣慧论文并致谢武欣慧一事,近日,澎湃新闻联系到武欣慧进行了解求证。目前在内蒙古农业大学林学院任教的武欣慧告诉澎湃新闻,她完全不认识天津大学2008届硕士毕业生李瑞锋,同时表示自己的硕士学位论文系原创,对是否被他人抄袭情况并不知情。

1)采用MATLAB神经网络工具箱中的多层前馈BP网络可实现柴油机动态输出扭矩的非线性预测,相对于动态修正模型、指数曲线逼近模型和一阶惯性环节模型,来研究具有建模工作量小、模型简单和通用性较好等优点。

初始化,选定结构合理的网络,置所有可调参数为均匀分布的较小数值;

“基于BP算法的神经网络中各层节点数的选择对网络的性能影响也很大,层内节点数需要进行适当的选择。就BP网络的输入、输出层节点数,一般来说,要由网络的用途和研究工作的实际情况来决定。在4.2节中可知本研究的输入节点数确定为6,输出节点为同条件养护试块的等效养护龄期强渡,输出节点数为1。”

输出层神经元采用线性传递函数,整个网络的输出可以取任意值。在相同条件下(第1隐含层神经元数目为12,第2隐含层神经元数目为9,训练函数为Levenberg2MarquardtBP训练函数,每次训练的权值、阈值初始化相同) ,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数分别采用logsig和logsig函数、logsig和tansig函数、tansig和logsig函数、tansig和tansig函数4种组合形式。采用的训练及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架试验的扭矩、转速、排气温度和加油尺杆位移测试数据,扭矩变化范围为223~1 854 Nm,转速变化范围为800~2 200 r/min,加油尺杆位移变化范围为1. 3~9. 2 mm,排气温度变化范围为238. 2~613. 1℃。经多次训练后发现,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数分别采用tansig和tansig函数时输出结果较为平顺,收敛特性较好,测试样本目标值与预测值的相对误差最小。因此,BP神经网络的2个隐含层均采用S型的正切函数。

设X表示第k次迭代的权值和偏量所组成的向量,新的权值和偏量组成的向量XK+1可根据下面的规则求得:

比对两篇论文后发现,两篇论文的题目虽然不完全相同,但都以神经网络对混凝土强度的预测应用为研究对象。

  1. 1神经网络拓扑结构

本试验中,小样本训练的模型对检测样本给出的评价结果与模糊综合评判法完全一致,而大样本训练的模型对第3项检测样本的评价结果与后者评价结果不一致。本文认为不能据此判断小样本训练得到的模型要优于大样训练得到的模型。BP神经网络的训练,理论上需要大量的有代表性的样本,这样得到的模型才比较可靠。很显然,小样本不是代表性的训练样本,而大样本则体现了对所有输入样本的代表性。

以上两部分内容,一字不差。

以柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性试验数据为测试样本。由于柴油机转速800 r/ min在训练样本转速范围以外,因此能够更好地检验网络的泛化能力。给出了测试样本目标值与预测值的对比。可见:测试样本目标值与预测值的最大相对误差为4. 32% ,训练好的网络具有较强的泛化能力。

wc=wc[x]r≠s

武欣慧论文的参考文献一共74条,都注明了作者、文献名、出版单位和具体页码,其中有2条是武欣慧和其硕士学位论文指导教师申向东此前发表的两篇学术论文即“MATLAB语言在混凝土强度评定中的应用[J]。内蒙古电力技术,2005:24-28”和“普通混凝土强度预测的神经网络模型[J]。华北电力技术,2004:33-36”。

式中:M为柴油机输出扭矩,单位为Nm;n为柴油机转速,单位为r/min;d为加油尺杆位移,单位为mm;T p为试验用废气涡轮增压柴油机涡轮后排气温度,单位为℃;f为神经网络输入与输出之间的非线性映射关系。因此,该BP神经网络输入层为3个神经元,分别为柴油机转速、加油尺杆位移和涡轮后排气温度。输出层有1个神经元,为柴油机输出扭矩。

本研究针对地表水环境质量评价,以MathWorks公司开发的MATLAB神经网络工具箱为平台,建立了基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP网络的评价模型和基于LVQ网络的评价模型,分别用大训练样本和小训练样本进行训练,用检测样本评价训练效果及网络模型的性能,比较分析大、小训练样本对网络模型训练的影响以及两种模型的优劣。

随后,澎湃新闻又致电李瑞锋的培养单位、天津大学建筑工程学院进行了解。该院研究生办公室的一名工作人员回复澎湃新闻称,此前对李瑞锋硕士学位论文涉嫌抄袭一事不了解,将向学校有关部门进行反映,展开调查,并及时将调查进展进行反馈。

柴油机作为一个复杂的非线性、时变、滞后系统,能准确反映共工作特性的模型大约需要30个状态变量,采用这样的模型不仅计算复杂、工作量大,而且模型的求解也存在一定的难度。人工神经网络具有很强的自适应、自学习能力,且具有以任意精度逼近任意非线性函数的特性,国内外许多研究人员对ANN在内燃机工程中的应用进行了详细的讨论。文献< 5 >作者开发了一个基于ANN的内燃机性能、排放实时预测系统;文献< 6 >作者利用ANN建立了火花点燃式发动机的模型,并进行了台架试验验证;文献< 7 - 8 >分别探讨了动态递归神经网络在柴油机动态模型辨识和柴油机输出扭矩预测控制模型中的应用等。可见: ANN由于能够逼近任意复杂的非线性关系和学习与适应不确定系统的动态特性;因此,基于稳态试验数据,采用人工神经网络,建立可用于柴油机电子控制和状态监测的动态输出扭矩预测模型,具有建模工作量小、模型简单、通用性较好等优点。

图3中所示的BP网络模型,输入为2维向量;1个隐含层,4个隐含神经元,传递函数为tansig;输出层3个神经元的结构,传递函数为purelin。

这两篇论文分别是天津大学建筑工程学院建筑与土木工程2008届硕士毕业生李瑞锋的硕士学位论文《BP神经网络在现场混凝土强度预测中的应用研究》(以下简称“李瑞锋论文”)与内蒙古农业大学农业水土工程2005届硕士毕业生武欣慧的硕士学位论文《基于人工神经网络的普通混凝土强度预测的研究》(以下简称“武欣慧论文”)。

BP神经网络是一种具有3层或3层以上神经元的神经网络学习算法,包括输入层、中间层和输出层,全称为基于误差反向传播算法的人工神经网络。它的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元相互全连接,同层内神经元之间无连接,各层神经元之间无反馈连接,构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题,能够求解非线性问题的网络必须是具有隐含层的多层神经网络,且理论上已经证明,双隐含层的BP神经网络具有非常好的泛化能力。因此,可以采用具有2个隐含层的BP神经网络建立柴油机的动态输出扭矩预测模型。

[8]马细霞、贺晓菊、赵道全.2002.BP网络隐含层对水质评价结果的影响分析.水电能源科学,20:16-18.

天津大学再曝硕士学位论文涉嫌抄袭,涉抄者结尾致谢被抄者

1柴油机动态特性研究方法分类研究方法研究目的表现形式试验研究用于动态特性测试试验数据用于整车性能仿真动力性模型动态修正模型指数曲线逼近模型一阶惯性环节模型神经网络模型燃油经济性模型神经网络模型模拟计算用于控制分析线性模型准线性模型非线性模型用于参数优化和匹配非线性模型

3.3BP-LM网络大样本训练及结果

李瑞锋论文的目录也分为六章,即引言、普通混凝土抗压强度影响因素与强度检验评定分析、人工神经网络基本原理、网络模型样本的制备和试验、基于MATLAB神经网络工具箱混凝土强度预测模型的建立、结论与展望。

通常柴油机在非故障情况下,其不稳定原因主要有3种:油门开度不变,外界负荷发生变化;外界负荷不变,油门开度发生变化;油门开度和外界负荷都发生变化。文献<1 >系统总结了研究柴油机动态特性的方法,主要有试验研究和模拟计算2种。按照研究目的的不同,对各种动态特性模型的优缺点和适用范围进行了总结与对比,其研究目的与表现形式如所示。

LVQ网络的训练过程如下:

“人工神经网络结构的确定是指确定网络的层数以及各层的神经元节点数。理论上早已证明:具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理函数。一般来说,没有任何理论根据采用两层以上的中间隐层,对大多数实际问题,一层隐层即三层网络已经足够了,这已成了定理。增加层数主要可以进一步地降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间。而误差精度的提高实际上也可以通过增加隐含层中的神经元数目来获得,其训练效果也比增加层数更容易观察和调整,因此在确定神经网络结构时,优先考虑单隐层结构。本研究在确定网络结构时进行的大量试算也是从单隐层结构开始的。

传递函数又称为激活函数,是BP神经网络的重要组成部分,必须是连续可微的。BP神经网络经常采用S型的对数或正切函数以及线性函数,如1所示。

5.2LVQ网络模型的分析

李瑞锋论文也在第一章“关键技术线路”小节中写道:“本研究运用MATLAB提供的神经网络工具箱编程,建立普通混凝土强度预测的BP神经网络模型。网络学习样本全部来自于工程实践,试件全部为同条件养护试件,其输出强度为等效养护龄期所对应成熟度下的强度。部分样本同时用于结构混凝土强度评定。建模中,对网络结构、输入向量、传递函数等其它网络参数的选择进行仔细研究和大量试算,并分别运用基本BP算法、附加动量因子自适应调整学习率BP算法以及L—M算法进行网络训练和仿真,旨在建立一个能在工程实践中推广的高精度、收敛速率快的混凝土强度预测模型。”

隐含层神经元的数量直接关系到网络的仿真精度、训练时间和泛化能力,需经反复的试验后才能确定。

4.1LVQ网络的原理方法与网络模型结构

再比如,武欣慧论文在第二章的“结构混凝土强度分析”小节阐述了“标养强度的局限性”,具体表述为:“混凝土的主要质量指标是以标准试件的标养强度为依据的。试件标养强度在全世界已延用了80多年,成为混凝土与钢筋混凝土结构的设计、施工及验收的基本依据。近年来我国所制定的《普通混凝土力学性能试验方法》(GB/T50081—2002)及《混凝土强度检验评定标准》(GBJ107—87),对这一试验方法作出了明确的规定,为按试件强度进行混凝土质量监控奠定了基础,但混凝土的标准养护强度无法反映施工工艺、养护条件、受力方式(承载试件、加载速度)、尺寸效应的影响,只是一种‘材料混凝土强度’,反映了混凝土的组成成分和搅拌质量,难以反映施工工艺和养护条件对真正强度的影响。

  1. 3隐含层神经元数目的确定

△X=-[▽2E]-1-▽E

武欣慧论文完成于2005年5月,李瑞锋论文的完成时间是2008年5月,从时间上看,李瑞锋论文比武欣慧论文完成时间晚了3年。

  1. 2传递函数的确定

训练集中选取另外一个输入向量提供给LVQ网络,返回步骤2)直到所有的向量都提供了一遍为止。

再以两篇论文的第五章为例看,武欣慧论文在“网络结构的确定”一节开头写道:

1柴油机输出扭矩神经网络模型的建立

关键词:人工神经网络;BP-LM网络;LVQ网络;训练样本;水质评价

李瑞锋论文也在第二章相同小节同样对“标养强度的局限性”作了阐述,其内容为:“混凝土的主要质量指标是以标准试件的标养强度为依据的。试件标养强度在全世界已延用了80多年,成为混凝土与钢筋混凝土结构的设计、施工及验收的基本依据。近年来我国所制定的《普通混凝土力学性能试验方法》(GB/T50081—2002)及《混凝土强度检验评定标准》(GBJ107—87),对这一试验方法作出了明确的规定,为按试件强度进行混凝土质量监控奠定了基础,但混凝土的标准养护强度无法反映施工工艺、养护条件、受力方式(承载试件、加载速度)、尺寸效应的影响,只是一种‘材料混凝土强度’,反映了混凝土的组成成分和搅拌质量,难以反映施工工艺和养护条件对真正强度的影响。

  1. 1训练样本的仿真结果

4.2.2网络模型的仿真结果

李瑞锋论文也致谢了李建雄副教授,此外,还有内蒙古农业大学的武欣慧副教授,感谢他们在本文试验和数据整理中付出的心血。

3结论

水质评价的神经网络模型需要构建具有代表性的训练样本进行训练。直接采用水质评价标准的分界指标值作为训练样本,本文认为这样的训练样本不具有代表性;同时,样本容量也过少。本文采用随机方法插值生成的、均匀分布的大样本,解决了训练样本的代表性和容量的要求,但样本的均匀分布没有考虑到水质评价标准分级的模糊性。如果采用正态分布的大训练样本,可能会解决这个问题,并有可能加快神经网络训练的收敛速度。这有待于进一步的试验来验证。

以上两段内容一字不差。

样本训练过程中以样本点目标值的逼近作为程序的收敛条件。因此凡是成功的训练,训练样本点的预测值与目标值之间应该具有最小的误差。由于篇幅所限,仅给出了柴油机1 400 r/min和2 200 r/min时训练样本目标值与预测值的对比。可见:训练好的网络具有较高的仿真精度,训练样本目标值与预测值的最大相对误差为3. 00%.

训练步骤可归纳如下:

由于论文完成时间上,李瑞锋论文比武欣慧论文晚了3年,完成于2008年5月的李瑞锋论文涉嫌抄袭武欣慧论文。也就是说,涉嫌硕士学位论文抄袭的李瑞锋在其论文最后的“致谢”部分特别感谢了被抄者武欣慧。

2仿真结果分析

3.2BP-LM网络小样本训练及结果

李瑞锋论文第五章也有一节是阐述“网络结构的确定”的,其开头写道:

2部分训练样本目标值与预测值对比

大样本采用MATLAB提供的RAND函数在各级评价标准内按随机均匀分布方式线形插生成训练样本,每级生成200个样本,共生成1000个训练样本。对应的目标输出理论值I级为1,II级为2,其他依此类推。其在二维平面内的投影分布见图2

对比发现,李瑞锋论文目录只比武欣慧论文少了一个“BP”,并将“总结”改写成“结论”,其他均和武欣慧论文一模一样。

3测试样本目标值与预测值对比

对于BP-LM网络模型,其评价结果属于I级水质的输入,期望输出应为0~1之间的数值;对于评价结果属于II级水质的输入,期望输出应为1~2之间的数值;其他依此类推。

针对李瑞锋论文涉嫌抄袭武欣慧论文并致谢武欣慧一事,近日,澎湃新闻联系到武欣慧了解求证。目前在内蒙古农业大学林学院任教的武欣慧告诉澎湃新闻,她完全不认识李瑞锋,自己的硕士学位论文系原创,对是否被他人抄袭情况并不知情。

  1. 2测试样本的仿真结果

3.3.1训练过程

李瑞锋论文也在“致谢”部分开头感谢了其导师亢景付教授,具体表述为:“在硕士学习的三年时间里,导师敏锐的学术思维、渊博的知识、严谨治学的态度和宽厚的待人都给我留下了深刻的印象,是我学习的榜样。导师在诸多方面给予我极大的帮助和关怀,本文从研究思路、题目选择、写作大纲制定、分析方法使用等方面,无不凝聚了导师的心血,在此表示衷心的感谢。”

研究柴油机的实车动态特性,不仅要考虑驾驶员的油门操纵特性与柴油机总体性能参数的关系,即油门开度或加油尺杆位移与柴油机转速、扭矩的关系,还应引入柴油机内部热力过程的影响,如进气温度、进气压力和排气温度等因素。因此,柴油机的动态输出扭矩简化描述为

由于影响水质的因素很多,且因素与水质类别之间通常存在复杂的非线性关系,所以迄今没有一种统一的和公认的评价方法。目前应用于水质评价的方法发展了很多,大多是基于传统数学、模糊数学和灰色数学的评价模型,如单项污染指数法、综合污染指数法、模糊综合评判法、灰色关联度分析法、灰色局势决策法、物元分析法等[1-2]。单项污染指数法只能评价水体中某种污染物的危害程度,不能反映水体中各种污染物的综合影响;综合污染指数法采用一个简单的数字指标作为硬性界限,忽视了这种分类或分级界限的模糊性;而基于模糊数学和灰色数学的综合评价方法,虽然注意到了这种实际上存在的分类或分级的模糊性,但在各水质污染物指标权重的选择上常带有主观性和随意性,因而存在一定的局限性。

图片 2武欣慧论文目录一到三章截图图片 3武欣慧论文目录四到六章截图

2)以柴油机稳定工况台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及对应输出扭矩为训练和测试样本,采用经过归一化的训练样本与测试样本对具有双隐含层的BP网络进行训练,得到的训练误差为9. 71×10- 5,达到了预定目标。

BP-LM网络具有一定的泛化能力;

李瑞锋论文第三章也有一小节关于“人工神经网络的特征”的阐述,其表述为:“图10为一典型的神经网络模型,由模型图可以看出,神经网络是由大量处理元件由加权重的连接联系在一起,这些连接可以传递信号。通过许多神经元间这种并行的协同作用可实现智能功能,这种处理信号的方法也被称为‘并行信息处理方法’,它不采用大量的机械计算和复杂的逻辑运算,便能灵活地适应和处理各种复杂和模糊的情况,对问题迅速求解。按照一定的拓扑结构相互连接而成的网络系统,具有非线性大规模自适应的动力学特征。”

采用不同神经元数目组合形成的神经网络对训练样本进行试算,假定第1隐含层神经元数为s1,第2隐含层神经元数目为s2,分别考虑s1,s 2各自从3~12变化。经多次训练后发现,各种神经元数量组合形成的神经网络均能得到收敛的结果。但通过对比测试误差得出比较理想的数量组合是< 4, 5 >、< 6,4 >、<7, 4 >、<10, 7 >、< 11, 7 >和<12, 9 >.综合考虑网络的训练时间、训练精度及容错性因素, BP神经网络的2个隐含层的神经元数量取为< 10, 7 >.最终网络结构如所示,其中第2隐含层与第1隐含层结构相同,但神经元数量不等。

3BP-LM网络模型的建立及仿真结果

“借鉴国内外有关混凝土强度预测的研究成果,结合人工神经网络基本原理,运用MATLAB神经网络工具箱,就网络的输入向量、网络结构、传递函数及其它参数的选择展开研究。在此基础上,选择内蒙古中西部地区三座野外变电站制作大量同条件养护标准试件,作为网络模型的训练样本和测试样本,分别运用基本BP算法、附加动量因子的自适应调整学习率算法和L—M算法三种方法训练网络,经大量试算和仿真结果比对,最终利用L—M算法建立网络结构合理、收敛速度快、精度高的满足工程要求的普通混凝土强度预测模型,与多元线性回归模型预测结果相比,BP网络模型有更高的精度,将预测误差控制在3%以内,可以极大程度上避免目前混凝土施工中存在的强度预测偏差较大的问题。”

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是起源于20世纪40年代,在80年代取得突破并迅速发展和广泛应用于众多学科的非线性模拟技术,是目前最活跃的前沿科学之一。ANN是对人脑神经元巨系统的生理特征和功能的抽象和模拟,具有自适应、自学习的特点,非常适合于研究和解决复杂的非线性问题。

图片 4武欣慧论文第三章部分内容截图

wi=wir≠s

此外,两篇论文的章目录下面的小节标题也全部一致。

在BP-LM网络实验中,很好的表现出BP-LM网络的优点,简洁、建模简单、计算量少、速度快、很强的自我学习能力。LVQ网络由于迭代过多,运算繁琐,需要占用了大量的内存空间,LVQ网络在目前还不适宜做水质评价工作,尤其是需要有大量样本来训练的水质评价工作。相比之下,BP-LM网络模型更适合于水质评价工作,特别是训练样本容量很大的情况下。

武欣慧论文还特别感谢了内蒙古工业大学建筑工程学院的李建雄、霍俊芳副教授,对他们在本文试验和数据整理中付出的心血表示深深的谢意。

网络训练函数为tainlm(MATLAB中实现LM训练算法的函数);网络性能函数为MSE,其目标值为1e-5;总迭代周期Epochs=1000;将MATLAB随机数字产生器初始状态置为0。

值得注意的是,李瑞锋论文在“致谢”部分还特别感谢了彼时已成为内蒙古农业大学副教授的武欣慧。

2训练样本的准备

澎湃新闻记者 罗杰 实习生 刘宇

设误差指标函数为:

图片 5李瑞锋论文目录一到三章截图图片 6李瑞锋论文四到六章截图

2.3训练样本

图片 7李瑞锋论文第三章部分内容截图

▽2Ee

以上选取的两段内容,依然没有任何区别。

3.1.2网络模型结构

今年4月,澎湃新闻报道了天津大学软件学院软件工程专业2012届硕士毕业生李庆昆的硕士学位论文涉嫌抄袭事件。

减小学习率α,并且测试停止条件是否满足,如果满足则停止训练,否则返回步骤2)。

“站址位于巴彦诺尔市乌拉特前旗沙德格苏木东北侧3.5公里工业园区西侧,与哈石公路比邻。站区地震基本烈度8度,极端最高气温36.5℃,极端最低气温-30.1℃,最大冻土深度2.6米。本期建设规模:220KV出线一回,至张家营220KV变电站,110出线一回,至朝阳110KV变,35KV出线18回。全站总建筑面积3398平方米,主控制楼建筑面积1023平方米,架构及设备基础混凝土总浇筑量为3546立方米。

[4]顾德宇,汤容坤.1995.大亚湾沉积物间隙水的无机磷硅氮营养盐化学.海洋学报,17:73-80.

以上两部分内容,包括括号内的注解,都完全一致。

BP-LM网络不必人为地考虑因子之间的权值、阈值。它能通过样本实际输出与期望输出的误差比较和修改学习参数,自动地进行调整和适应[13];

再看第三章,武欣慧论文在论述“人工神经网络的特征”时写道:“图10为一典型的神经网络模型,由模型图可以看出,神经网络是由大量处理元件由加权重的连接联系在一起,这些连接可以传递信号。通过许多神经元间这种并行的协同作用可实现智能功能,这种处理信号的方法也被称为‘并行信息处理方法’,它不采用大量的机械计算和复杂的逻辑运算,便能灵活地适应和处理各种复杂和模糊的情况,对问题迅速求解。按照一定的拓扑结构相互连接而成的网络系统,具有非线性大规模自适应的动力学特征。”

为误差,那么:

实际结构中混凝土的强度从未有过严格定义,一般理解为从结构中取出的标准尺寸的试件,在相同试验条件下测得的强度。其与标养强度除组成成分相同外,在养护温度、湿度、体积效应、承载、龄期等方面均有不同,因此《混凝土结构设计规范》在考虑强度设计参数时,乘上了必要的系数。”

[12]FranciscoS.etal.2002.AssessmentofGroundwaterQualitybyMeansofSelf-OrganizingMaps:ApplicationinaSemiaridArea.EnvironmentalManagement,30:716–726.

近日,澎湃新闻再度接获举报,天津大学一篇硕士学位论文涉嫌大面积抄袭内蒙古农业大学的一篇硕士学位论文。

网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则,即具有自学习能力;

“基于BP算法的神经网络中各层节点数的选择对网络的性能影响也很大,层内节点数需要进行适当的选择。就BP网络的输入、输出层节点数,一般来说,要由网络的用途和研究工作的实际情况来决定。在4.2节中可知本研究的输入节点数确定为6,输出节点为同条件养护试块的等效养护龄期强渡,输出节点数为1。”

XK+1=X

两篇论文的正文内容也高度雷同。

水是人类生存和发展的物质基础。随着生产的发展和人口的增长,水资源短缺、水质污染问题越来越突出。水环境质量评价是认识和研究水环境的一项重要内容,其目的是准确反映环境的质量和污染状况,预测未来的发展趋势,是水环境管理保护和治理的一项重要基础性工作。水环境质量评价是指通过对水体的一些物理、化学、生物指标的监测、调查,根据不同的目的和要求,按一定的方法对水体的质量做出估计。通过对水质进行评价,确定其污染类型,准确地指出水体当时的污染程度,为保护水体、水质提供方向性、原则性的方案和依据。

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