基于Web Service數(shù)據(jù)智能集成技術(shù)的研究
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.4SQM網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
研究生學位論文性,自組織、自適應地改變網(wǎng)絡參數(shù)和結(jié)構(gòu)。根據(jù)其學習規(guī)則對輸入的模式自動進行分類,即在非學習,通過反復地調(diào)整連接著輸入和輸出的權(quán)值向量,間的相互距離關(guān)系,并在競爭層中將分類結(jié)果表示出來過競爭學習完成的一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡,典型SOM網(wǎng)絡組成,其中競爭層是核心層,由a....
圖 2.5 三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)圖
BP算法屬于一種有監(jiān)督(有導師)的學習算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡是當前應用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一,原因在于:它具有結(jié)構(gòu)簡易,可操作性強等優(yōu)點。比較典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡由3層組成,即輸入層、隱含層和輸出層組成,其拓撲結(jié)構(gòu)如圖2.5所示。
圖2.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的信息流向這種信號正向與誤差反向傳播過程是網(wǎng)絡的學習訓練階段,是各層權(quán)值周而復始調(diào)整的
圖2.5三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)圖習過程由信號的正向傳播和誤差反向傳播兩部分組成。圖特點。正向傳播時,從輸入層傳入輸入信號X,經(jīng)過隱層權(quán)Y繼續(xù)向前傳輸?shù)捷敵鰧,?jīng)過權(quán)向量kW得到最后輸出信號際輸出'和期望輸出d得到誤差信號o,而誤差信號以逐層反傳,得知隱層....
圖3.1聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
異構(gòu)數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)進行統(tǒng)一操作面,使用戶能夠?qū)⒆⒁饬性诘陌l(fā)展過程中,研究者已經(jīng)提出了據(jù)倉庫和中間件。想是在系統(tǒng)構(gòu)建時將各數(shù)據(jù)源的訪問各數(shù)據(jù)源[20-21]。當用戶需要的查詢請求轉(zhuǎn)換成各數(shù)據(jù)源在本地據(jù)庫集成的聯(lián)邦,每個組成數(shù)據(jù)組件。聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫集成方法的優(yōu)缺點也很明顯,若所需集成的....
本文編號:4021975
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