《表3 石墨粒度统计：基于MLP神经网络改进组合导航算法》

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《基于MLP神经网络改进组合导航算法》

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实验中选择的MLP分为输入层、中间层和输出层。输出层固定为两个神经元表示东向、北向的位置增量。在表2中展示了不同的网络层数量、隐含层神经元数量对训练精度和训练时间的影响。结果表明，输入层采用4个神经元，中间层采用32个神经元的网络结构可以取得最好的预测精度以及相对较少的训练时间。训练中其它的参数设置见表3。