时间：2022-08-31 16:54:43 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
传统的BP神经网络模型是一个简单的非线性系统模型，通过误差反向传播自动调整网络内部的连接权向量，达到系统输入输出之间的响应。 人工神经网络也被用于地球科学中的黑匣子模型的建立，包括水文学、海洋建模、海岸工程和地学。
Y.B.Dibike， D.Olomatne M.B.Abbott[1]结合神经网络理论和水动力学模型，利用水动力学模型向神经网络提供网络学习样本，利用训练的神经网络对重要河段航深、二维流场的重要位置包括流向和流量等因素)，获取的可处理噪声：人工神经网络的互补训练完成后，即使部分输入数据丢失，也具有识别样本的能力。
1、人体神经网络组成
在不影响河网基本地理及水流特征的条件下，根据神经网络结构要求适当调整前文划分的区域。 例如将区域~区域分为上下两部分，将区域分为三部分等。 通过分层处理各节点之间的连接情况，得到神经网络的实际输出。
2、人体神经网络与信息技术
神经网络模型与水动力模型的有机结合，避免了水动力学模型计算量大、计算速度慢、难以满足实时预报要求等问题，同时利用水动力学模型为神经网络提供训练样本。 文档格式：ppt文档页数： 63页文档大小： 830.0K文档热：文档分类：幼儿/小学教育- -教学管理文档标签：人工神经网络及其应用系统标签：神经网络神经元人工应用末梢。
3、人体神经网络系统
人工神经网络( Artificial Neural Networks，ANNs )，又称神经网络( NNs )，是模拟生物神经网络进行信息处理的数学模型。 泥沙模型中各节点在相同输入条件下输出不一定相同，且受节点研磨变化的影响； 水流模型中各节点的出力也受河床累积径流淤量的影响，此时河床累积径流淤量必须通过泥沙模型获得。
4、神经网络技术在医院应用
DBN可以表示为有限玻尔兹曼( RBM )与自动编码器( AE )的组合，最后的DBN使用概率方法得到结果。 洞庭湖流域是以洞庭湖为中心，由四面八方向中央汇流的放射状河网，不同水系具有不同的地形和气象特征，洪水组成和遭遇非常复杂，洪水持续时间特别长，最早出现在3月，慢者至10月，主汛期一般为5~8月。
随着人类活动的增强，对地表水文、水化学、植被和土壤结构性质的影响度不断增大，毁林开垦、大规模机耕会增加土壤侵蚀速度，大量土壤有机质淋溶流入河流、海洋； 工业废水排放、富营养化和酸雨等现代环境问题都影响河流碳通量[14]。
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