好查造句頻道為您提供2026年的自學(xué)習(xí)造句相關(guān)內(nèi)容，造句頻道小編原創(chuàng)了23條的自學(xué)習(xí)造句內(nèi)容，頻道內(nèi)容適合一二年級的小學(xué)生參考！！

自學(xué)習(xí)造句

1、研究了一種應(yīng)用于機(jī)載火控系統(tǒng)的具有自學(xué)習(xí)功能的故障診斷系統(tǒng)。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有良好地自學(xué)習(xí)和自感應(yīng)能力。

3、有關(guān)自學(xué)習(xí)算法的初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果也在文中給出。

4、不需要檢測器件來檢測運(yùn)行張力和運(yùn)行速度，而且連布厚也不需要設(shè)置，卷染機(jī)控制系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)能輕松獲得所有參數(shù)。

5、本文通過更深刻和貼切地模擬專家整定控制參數(shù)的啟發(fā)式過程，開發(fā)了一種高級的專家式控制參數(shù)實(shí)時(shí)自學(xué)習(xí)算法。

6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)能力。

7、本文提出一種基于自適應(yīng)預(yù)測的無損壓縮方法，該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自學(xué)習(xí)的能力，自適應(yīng)的調(diào)整預(yù)測器的預(yù)測系數(shù)。

8、介紹了昆鋼雙機(jī)架軋機(jī)軋制流程和數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上詳細(xì)討論了模型在線自學(xué)習(xí)的方法和技巧。

9、本文討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的控制，并將其應(yīng)用于恒溫恒液位控制系統(tǒng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力在線整定控制器參數(shù)。

10、該模型可以發(fā)現(xiàn)已知的和未知的濫用入侵和異常入侵活動，具有自學(xué)習(xí)、自完善功能。

11、結(jié)果顯示過去一年內(nèi)青少年考試失敗、學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)重及升學(xué)壓力等來自學(xué)習(xí)方面的事件發(fā)生頻度較高，應(yīng)激強(qiáng)度較大。

12、概述了智能控制和自學(xué)習(xí)控制，闡述了迭代自學(xué)習(xí)控制的基本原理。

13、的算法基礎(chǔ)設(shè)施是一個(gè)獨(dú)特的自學(xué)習(xí)的引擎，即使在不完善且有噪聲的場景中，也能夠?qū)ξ谋拘畔⑦M(jìn)行分類。

14、本文應(yīng)用神經(jīng)元來實(shí)現(xiàn)普通多值邏輯控制器，在此基礎(chǔ)上提出了加權(quán)因子的自學(xué)習(xí)算法，并用數(shù)字仿真證明了算法的有效性。

15、并對軋制力自學(xué)習(xí)系數(shù)層別劃分的方法，依據(jù)和效果做了系統(tǒng)的分析。

16、該算法具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特點(diǎn)。

17、結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有實(shí)測樣本的自學(xué)習(xí)功能，對橋梁施工預(yù)拱度有較好的精度。

18、提出一種具有紅外指令自學(xué)習(xí)功能的無線智能遙控器的設(shè)計(jì)方案。

19、實(shí)驗(yàn)證明，此控制系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性與自學(xué)習(xí)能力，表明了該方案的正確性與實(shí)用性。

20、本文討論一種新型的自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。

21、文中提出了一種具有自學(xué)習(xí)、自完善功能的入侵監(jiān)測模型，可發(fā)現(xiàn)已知和未知的濫用入侵和異常入侵活動。 (好查hao86.com)

22、通過對發(fā)酵過程控制的仿真研究，表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)自學(xué)習(xí)的能力。

23、盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類黑箱式的非線性映射，但它具有良好的自學(xué)習(xí)能力。