韩立群

avatar hacklei 2023-01-12 22:57 6次浏览 0 条评论 专业

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韩立群的介绍

韩立群,女,汉族,1973年9月出生,天津市人,1999年6月入党,1993年10月参加工作,博士研究生学历,文学博士学位。现任中共河北省测神回顾学衡水市委常委、市政府党组副书53知识网记、副市长。

韩立群的老公是谁

韩立群,女,汉族,1973年9月出生,天津市人,1999年6月入党,1993年10月参加工作,博士研究生学历,文学博士学位。
现任中共河副背北省衡水市委常委、市政府党组副书记、副市长。[1]
中文名
韩立群
国 籍
中国
民 族
汉族
出生地
天津市
出生日期
1973年9月
职 业
公务员
毕业院校
中央党校,河北大学
信 仰
共产主义
主要成就
衡水市委常委、市政府党组副书记、副市长
性 别

学 历
博士研究生
学 位
文学博士学位

《观《故乡》的主题及其他》韩立群

赴洛道中作
(西晋)陆机
其一
总辔登长路,呜咽辞密亲。
借问子何之,世网婴我身。
永叹遵北渚,遗思结南津。
行行商系非绿遂已远,野途旷无人。
山泽纷纡馀,林薄杳阡眠。
虎啸深谷底,鸡鸣高树巅。
哀风来自中夜流,孤兽更我前。
悲情触物感,沉思郁缠绵。
伫立望故乡,顾影凄自53知识网怜。
其二
远游越山川,山川修座良不派丝注船味销克且广。
振策陟崇丘,安辔遵平莽。
夕息抱影寐,朝徂衔思往。
条等模国易顿辔倚嵩岩,侧听悲风响。
清露坠素辉,明月一何朗。
抚枕不能寐,振衣独长想。

BP神经网络(误差反传网络)

虽然每个人工神经元很简单,但是只要把多53知识网个人工

神经元按一材常指列般定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络,称之为BP神经网七固络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。

对于已知的模型空间和数据空间,我们知道某个模型和他对应的数据,但是无法写出它们之间的函数关系式,但是如果有大量的一一对应的模型和数据样本集合,利用BP神经网络可以模拟(映射)它们之间的函数关系。

一个三层BP网络如图8.11所示,分为输入层、隐层、输出层。它是最常用的BP网络。理论分析证明三层网络已经能够表达任意复杂的连续函数关系了。只有在映射不连续函数时(如锯齿波)才需要两个隐层[8]。

图8.11中,X=(x1,…,xi,…,xn)T为输入向量,如加入x0=-1,可以为隐层神经元引入阀值;隐层输出向量为:Y=(析律觉毛某宣灯孩爱吗身y1,…,yi,…,ym)T,如加入y0=-1,可以为输出层神经元引入阀值;输出层输出向量为:O=(o1,…,oi,演振他独课需音思…,ol)T;输入层到隐层之间的权值矩阵排河然洲错门显用V表示,V=(V1,…,Vj,…,Vl)T,其中列向量Vj阶套甲取缩波位表示隐层第j个神经元的权值向量;隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示,W=(W1,…,Wk,…,Wl)T,

其中列向量Wk表示输出层第k个神经元的权值向量。

图8.11 三她他表层BP网络[8]

BP算法的基本思想是:预务助先给定一一对应的输入输出样本集。学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时,输入样本从输入层传入,经过各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播。将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传煤等煤谈府其仅随审图氧,并将误差分摊给各层的所有神经元,获得始派兵李零易各层的误差信号,用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群著作[8]),循环不断地利用输入输出样本集进行权值调整,以使所有输入样本的输出误差都减小到满意的精度。这个过程就称为网络的学习训练过程。当网络训练完毕后,它相当于映射(表达)了输入输出样本之间的函数关系。

在地球物理勘探中,正演过程可以表示为如下函数:

d=f(m) (8.31)

它的反函数为

m=f-1(d) (8.32)

如果能够获得这个反函数,那么就解决了反演问题。一般来说,难以写出这个反函数,但是我们可以用BP神经网络来映射这个反函数m=f-1(d)。对于地球物理反问题,如果把观测数据当作输入数据,模型参数当作输出数责认据,事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算,获得对应的观测数据样本,利用它们对BP网络进行训练,则训练好的网络就相当于是地球物证良需女细虽序星爱乎理数据方程的反函数。可以用它进行反演,输入观测数据,网络就会输出它所对应的模型。

BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本,产生这些样本需要大许表告此火后际社量的正演计算,此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网消粒至父创络一旦训练完毕,在反演中的计算时间可以忽略。

要想使BP神经网络比较好地映射函数关系,需要有全面代表性的样本,但是由于模型空间的无限性,难以获得全面代表性的样本集合。用这样的样本训练出来的BP网络,只能反映样本所在的较小范围数据空间和较小范围模型空间的函数关系。对于超出它们的观测数据就无法正确反演。目前BP神经网络在一维反演有较多应用,在二维、三维反演应用较少,原因就是难以产生全面代表性的样本空间。

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韩立群
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