广播频率微信百强榜:省级交通广播频率表现突

广播频率微信百强榜:省级交通广播频率表现突

  

  李瑞锋论文第三章也有一小节关于“人工神经网络的特征”的阐述,其表述为:“图10为一典型的神经网络模型,由模型图可以看出,神经网络是由大量处理元件由加权重的连接联系在一起,这些连接可以传递信号。通过许多神经元间这种并行的协同作用可实现智能功能,这种处理信号的方法也被称为‘并行信息处理方法’,它不采用大量的机械计算和复杂的逻辑运算,便能灵活地适应和处理各种复杂和模糊的情况,对问题迅速求解。按照一定的拓扑结构相互连接而成的网络系统,具有非线性大规模自适应的动力学特征。”

  广播频率百强微信共收获超过17.8亿阅读(10万+计为100001,因此实际阅读量远高于该数据)。浙江人民广播电台交通之声、河北人民广播电台交通广播、新疆人民广播电台交通广播、黑龙江广播电视台交通广播4家广播频率官方微信的总阅读量达到亿级,浙江人民广播电台城市之声、江苏人民广播电台交通广播网、中央人民广播电台中国之声、陕西广播电视台交通广播4家广播频率官方微信的总阅读量在5000万-1亿之间,另有22家广播频率官方微信阅读量位于1000万-5000万之间。广播频率百强微信阅读总量分布详见下图。

  “在总结分析国内外有关混凝土强度预测研究成果的基础上,本人根据人工神经网络基本原理,运用MATLAB神经网络工具箱,就网络的输入向量、网络结构、传递函数及其它参数的选择展开研究。在此基础上,选择内蒙古中西部地区三座野外变电站制作大量同条件养护标准试件,作为网络模型的训练样本和测试样本,分别运用基本BP算法、附加动量因子的自适应调整学习率算法和L—M算法三种方法训练网络,经大量试算和仿真结果比对,最终利用L—M算法建立网络结构合理、收敛速度快、精度高的满足工程要求的普通混凝土强度预测模型,与多元线性回归模型预测结果相比,BP网络模型有更高的精度,将预测误差控制在3%以内,可以极大程度上避免目前混凝土施工中存在的强度预测偏差较大的问题。”

  “人工神经网络结构的确定是指确定网络的层数以及各层的神经元节点数。理论上早已证明:具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理函数。一般来说,没有任何理论根据采用两层以上的中间隐层,对大多数实际问题,一层隐层即三层网络已经足够了,这已成了定理。增加层数主要可以进一步地降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间。而误差精度的提高实际上也可以通过增加隐含层中的神经元数目来获得,其训练效果也比增加层数更容易观察和调整,因此在确定神经网络结构时,优先考虑单隐层结构。本研究在确定网络结构时进行的大量试算也是从单隐层结构开始的。

  在广播频率百强微信中,48家广播频率微信的单篇最高阅读量超过10万,23家介于5万-10万之间,另外29家广播频率官方微信的单篇最高阅读量在1万-5万之间。浙江人民广播电台交通之声官方微信的平均阅读量最高,广播频率微信百强榜:省级交通广播频率表现突出平均每篇文章被阅读4.4万次,其次是河北人民广播电台交通广播官方微信,平均每篇文章被阅读4.3万次,新疆人民广播电台交通广播平均每篇文章被阅读2.5万次,共有18家广播频率平均阅读量过万,67家广播频率发布的文章平均阅读量不足5000,具体分布详见下图。

  浙江人民广播电台交通之声官方微信2017年全年共收获450多万次点赞,是唯一一家点赞数过百万的广播频率。江苏人民广播电台交通广播网、新疆人民广播电台交通广播、中央人民广播电台中国之声、安徽广播电视台交通广播四家广播频率官方微信收获的点赞数均超过50万。河北人民广播电台交通广播等20家广播频率官方微信的点赞数在10万-50万之间,69家点赞数为万级,还有6家广播频率的官方微信全年点赞数不足1万。从单篇微信文章的平均点赞量来看,排在前三位的是浙江人民广播电台交通之声、安徽广播电视台交通广播、江苏人民广播电台交通广播网,平均每篇文章的点赞量分别为676、204、199次,仅有8家广播频率微信文章的平均点赞量超过100,具体分布详见下图。

  2017年全年,广播频率百强微信公众号发文总量为23.8万,平均每家广播频率微信发文2380条,幸运飞艇计划日均发文6.5条。浙江人民广播电台城市之声发文量最高,达7000条。浙江人民广播电台交通之声、黑龙江广播电视台交通广播、贵州人民广播电台交通广播三家交通广播的官方微信发文量均超过5000,发文中位数为1937条。17家百强广播频率微信日均发文量超过10条,37家超过5条,31家百强广播微信日均发文在3-5条之间,其余15家日均发文不足3条。

  以第一章为例,武欣慧论文在“关键技术线路”小节写道:“本研究运用MATLAB提供的神经网络工具箱编程,建立普通混凝土强度预测的BP神经网络模型。网络学习样本全部来自于工程实践,试件全部为同条件养护试件,其输出强度为等效养护龄期所对应成熟度下的强度。部分样本同时用于结构混凝土强度评定。建模中,对网络结构、输入向量、传递函数等其它网络参数的选择进行仔细研究和大量试算,并分别运用基本BP算法、附加动量因子自适应调整学习率BP算法以及L—M算法进行网络训练和仿真,旨在建立一个能在工程实践中推广的高精度、收敛速率快的混凝土强度预测模型。”

  再看第三章,武欣慧论文在论述“人工神经网络的特征”时写道:“图10为一典型的神经网络模型,由模型图可以看出,神经网络是由大量处理元件由加权重的连接联系在一起,这些连接可以传递信号。通过许多神经元间这种并行的协同作用可实现智能功能,这种处理信号的方法也被称为‘并行信息处理方法’,它不采用大量的机械计算和复杂的逻辑运算,便能灵活地适应和处理各种复杂和模糊的情况,对问题迅速求解。按照一定的拓扑结构相互连接而成的网络系统,具有非线性大规模自适应的动力学特征。”

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