【摘 要】
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在噪声小的ＰＬＳ（偏最小二乘法）空间上，样本集的局部投影可被用作ＢＰＮ（反向传播网络）的输入元素以建立一种“平衡”的神经网络结构，这种结构在很大程度上克服了通常ＢＰＮ过拟合的缺点。在ＰＬＳ子空间优
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在噪声小的ＰＬＳ（偏最小二乘法）空间上，样本集的局部投影可被用作ＢＰＮ（反向传播网络）的输入元素以建立一种“平衡”的神经网络结构，这种结构在很大程度上克服了通常ＢＰＮ过拟合的缺点。在ＰＬＳ子空间优化区，利用非线性逆映照技术设计的基于期望目标值的样本可通过ＰＬＳ－ＰＮ方法预报和选取。本文还利用此方法设计了若干以初始容量为目标的Ｎｉ／ＭＨ电池阴极材料。
In the low-noise PLS (partial least squares) space, the local projection of the sample set can be used as the input element of the BPN (Back Propagation Network) to establish a “balanced” neural network structure that is very To a large extent, overcome the shortcoming of BPN over-fitting. In the PLS subspace optimization area, samples based on the expected target values that are designed using the nonlinear inverse mapping technique can be predicted and selected by the PLS-PN method. This paper also uses this method to design a number of Ni / MH battery cathode materials with initial capacity as the target.
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