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翻譯部分 英文原文 of is in of to to of to to in a of to to a to N)is in is as CA is to is on 0 Ns VM of to is on by in an as in to in of do is of of of of of it to to in of or of is to an of in to be to is is on so in a in of 00%is N of as 1. . . . . n ),)of )of or 15V,50 Hz is up is as he of by C to of of of as ,no . is a to up a to to be ‘be as of to be of is s of 2g 32?? (1) x x of rv is 2) a is ?? 1)( (3) m2 m3 to m4 is at to of of 4g as ? ?3233 (4) ? ?4244 (5) j k is )1())((1??????) j k ,(7) C. a is a be or be to of CA)is to Cs) is to a of 3to a of . 1)N is as a in of as ,as Es in is (a)SE on V Cs as (b)V Cs as he is to is so as to to or of of on is LP a Es)in is is SE is in as SE Es SE on V N is ;1; Es 4; of 4 2) N he VM)is a of is by a by of It be to a so it to a of ix(i =1… N) be to by of in by to ? ?? ? ?? ??? j i 1 21 )2,(21)( ????? (8) 1???Ni ? ?.. ???? (9) ?2,?xG a N is of i?a of ????? Ni )2,(()( ?? 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Ni )2,(()( ?? （ 10） 及 )(（ 11） 選擇一個常見的起始乘數(shù)i?、學習速率 ? ,和一個小的閾值。然后，當 M>t,我們選一個模式)(1(ii ? ??，執(zhí)行校驗。 如果 0)( ???ii n ??)()()1( ?? ???? ???? )()1(（ 12） 如果 0)( ???ii n ??)()1( ? ??)()1( ? （ 13） 之后 ,只有一部分不為于零 (稱為支撐向量 )。這是很容易實現(xiàn)核算法從 )(法各局部乘數(shù) , 在輸入文件中可得到所需的反應(yīng)。事實上 ,表現(xiàn)為多元化 )(所以它可以激活被包括在這個框架中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習。核心算法是 絡(luò)的本質(zhì)使其輸出測試由： ))2,(s ( 2????? Nv e c to r ss p p o r ?（ 14） 與成本函數(shù)的誤差準則 ?? ?1 2))))(,( t a n h ()((21)( i i （ 15） 電腦 的信息都將輸入以及 步長通過檢查平均最低 均方誤差 與平均分類精度 萊 選擇 ， 結(jié)果 如圖 7所示。 圖 7(a) 電腦輸入的培訓和變形系數(shù)的均方誤差的變化 圖 7(b) 電腦輸入的檢測試驗數(shù)據(jù)、訓練數(shù)據(jù)、變形系數(shù)的平均分類精度的變化 基于支持向量機分類器的設(shè)計 ,規(guī)格： 輸入數(shù)： 5 步長： 個時間的樣本： 量的連接權(quán)： 264 設(shè)計分類器進行訓練和測試使用類似 數(shù)據(jù)和計算結(jié)果顯示在圖 8和圖 9 圖 8 最小均方誤差的變化對測試的平均測試數(shù)據(jù) ,變形系數(shù) 數(shù)據(jù)和訓練數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移 (n) 圖 9 最小均方誤差變化的平均訓練變異系數(shù)多種多樣的集合 (3)分類和樹狀結(jié)構(gòu) 分類 和樹狀結(jié)構(gòu)是特征空間的劃分的過程，是二進制遞歸的數(shù)據(jù)集。所產(chǎn)生的樹木包括內(nèi)部節(jié)點和終端節(jié)點或葉節(jié)點。第一階段叫樹的構(gòu)造 ,第二階段是樹修剪分類樹，開發(fā)利用 施和最大的樹的深度 ,結(jié)果顯示如圖 10。研究表明 ,優(yōu)化平均分類精度進行測試的試驗數(shù)據(jù)分別是 80%。 圖 10(a) 平均分類精度的變化對測試 試驗數(shù)據(jù)和變異系數(shù)數(shù)據(jù)的方法與措施 圖 10(b) 平均分類精度的變化對測試 試驗數(shù)據(jù)和變異系數(shù)數(shù)據(jù)與深度的樹狀結(jié)構(gòu) （ 4）判斷分析 判別分析對一組觀察數(shù)據(jù)進 行預定義的技術(shù)。 其目的是要確定一個觀察 組 作為一個已知輸入變量或預測變量的基礎(chǔ)。 該模型建立了一套已知的觀測數(shù)據(jù)。該套觀測有時被稱為基于訓練集的培訓，這項技術(shù)建立了一套線性函數(shù)的預測因子 ,叫做判別函數(shù) ,即???? .. b 是判別系數(shù) ,， x 為輸入變量或預測因子即 c 為常數(shù)。 這些判