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1、北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)及應(yīng)用姓名：雷鐵安申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：車輛工程指導(dǎo)教師：吳作偉20050301北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTIthasbeenshownbyresearchthatartifieialneuralnetworks(A州)thataredesignedproperlYcanmappingthecomplicatednonlinearrelationwitharbit
2、raryprecisionBasedonthiS，artificialneuralnetworkmodelsareusedtealizethenonlinearmappingbetweeninputparameterandoutputparameterofstructureonthestructureanalysiSinthiSartieleAndthemodelcanSimulatefiniteelementanalysiSofela
3、sticstructure，namelY，simulatetherelationshi口betweenthestress，displacementandthedesignparameterNamely，theNNmodeltrainedwellcangiveapreeiseorapproximateoutputresultstonewinputsamplesthroughlearningknowninput—outputsamplesT
4、ofulfilltheneedoflargesealeandcomplicatedstructure’Soptimizationthefollowingproblemsarediscussed1、SelectingthetypeofneuralnetworksAccordingtothedifferentpropertyofdifferentANN，ElmanNNandBPNNareattemptedtobeappliedtostruc
5、tureanalysiSandthenBPNNusedintheengineeringfrequentlyiScontrastedwiththem2、ChoosingsampledatesTofulfilltheneedoflargescaleandcomplicatedstructure’Soptimization，anewmethodofchopsingsamplesisputforwardByusingthiSmethod，not
6、onlythenumberofsamplesneedediSsmalIbutalsothesampledatesarerepresentatiVe3、ProcessingsampledatesToimprovetheperformanceofneuralnetworkmodel，convergentrateandtrainingprecision，trainingsampledatesneedbeprocessedintermoface
7、rtainformatorcompressedandprocessedintermofacertainmeansThus，themappingperformanceofNNmodelcanbeachievedbyusingsmallnumberofsamples4、contrastingandanalyzingthetrainingresultThenewmethodofchoosingandprocessingsamplesareco
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