《表5 人工神经网络模型参数一览》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
经过网络优化过程后，Elman网络隐藏和关联层节点的个数为9，最终建立的最佳网络模型如表5所示。
| 图表编号 | XD00173428200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.03.20 |
| 作者 | 谢钧、王乐军、龚铭新、王钰婷、邹凝祥、邵企能、卢天凤 |
| 绘制单位 | 上海体操运动中心、同济大学、同济大学、上海体育科学研究所、同济大学、同济大学、同济大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 人工神经网络模型的预测结果》2020.09.27
- 《表1 具体变量一览表：人工神经网络岩性识别在地质建模中的应用》2020.11.25
- 《表1 地学领域常用人工神经网络模型对比》2021.03.01
- 《表1 改进后的人工智能神经网络预测模型的参数值》2020.12.25
- 《表5 BP人工神经网络模型和GA-BP混合模型评价》2020.10.25
- 《表1 非综合症型听神经病人工耳蜗植入术后效果一览表》2020.04.15
- 《表6 3种传递函数人工神经网络模型预测结果》2020.04.01
- 《表5 最优人工神经网络模型信息》2020.06.20
- 《表4 3种传递函数人工神经网络模型结果》2020.09.25
- 《表4 人工神经网络模型分类(例)》2019.11.25
- 《表3 人工神经网络模型汇总》2019.11.25
- 《表2 人工神经网络与Logistic回归模型》2019.07.20
- 《表4 液相物性一览表：基于相似分析和人工神经网络的管柱式气液旋流分离器压降预测模型》2019.08.28
- 《表5 多方法优选因子与人工神经网络模型耦合的计算结果》2019.08.25
- 《表3 人工神经网络模型汇总》2019.05.15
- 《表4 人工神经网络模型分类》2019.05.15
- 《表1 土壤理化参数：深层灌水条件下基于BP人工神经网络方法的冬小麦根系分布预测模型》2019.07.05
- 《表5 各物性参数对应人工神经网络归一化参数》2019.08.01
- 《表3 不同结构模型或相同模型下不同参数时的人工神经网络预测辐射效果对比》2019.04.28
- 《表1 0 BP人工神经网络模型的预测判别结果》2018.10.01