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不可清除 11 装置运行记录 装置 /上位机 128 12 装置操作记录 装置 128 注 1：所有记录存储于管理板 FLASH 中，正常情况下掉电不丢失； 注 2：查看地点 “ 上位机 ” 是指装置通过通讯口将该记录送给上位机，由上位机予以显示； 注 3：装置带序号显示这些记录， 1 为最新记录， 2 为次新， „ ， 128（或 8 等）为最早记录。 保护动作 信息报告 供运行

发了 2020 年全市党建工作要点，并与各乡镇、街道签订了党建责任状。 2 月份，市委下发了党的建设目标管理考核实施办法，先后召开了纪检、组织、宣传、统战及政法会议，对党建工作进行了再细化、再布置。 今天，我们又召开 3 月份调度会议，就当前几项党建重点工作进行专题调度，这体现了市委抓党建工作的决心和态度，说明市委把党建工作自始至终是紧紧抓在手上的。 刚才，各乡、镇

遗传算法基本思想 进化论认为每一物种在不断的发展过程中都是越来越适应环境。 物种的每个个体的基本特征被后代所继承，但后代又不完全同于父代，这些新的变化若适应环境，则被保留下来。 在某一环境中也是那些更能适应环境的个体特征能被保留下来，这就是适者生存的原理。 遗传学说认为遗传是作为一种指令码封装在每个细胞中，并以基因的形式包含在染色体中，每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质

    其中 (18) 由公式 (15) (17) (18)可见， BP 算法是反向递推算法 . 从以上推 导 可以得到 BP 算法修正权值的三个关键 公式 : 1,k k ki j pj piwx  (9) 39。 ( ) ( )Q Q Qpi pi pi pid x f s  (12) 139。 1 1,1( ) ( )knk k k kp i p i p l

着训练次数的增加，训练集的 J t( ) 会减少，测试集的 J t1( )可能不减小或增大，说明泛化 能力减弱。 因此，可取测试集 J1的极小点对应的训练权系，以使网络具有较好的泛化能力。 2020126 北京科技大学 自动化系 付冬梅 35 J 全局极小点 局部极小点 图 2 4 3 局部与全局极小点 （ 8 ） 训练误差网络的训练误差在最后一个样本处最小。 （ 9 ） BP 算法已成 ANN

ion 增强水的意识－－内外沟通 promoting integrated water resource (watershed) management 促进一体化水资源 （ 水流域 ） 管理水平 enhancing local knowledge, learning and skills development 提高自身知识水平 ， 加强学习 ， 培养技能 advancing the

更进一步的说， BP 神经网络算法在调整各人工神经元的连接权值时，所依据的是该网络的实际输出与其期望输出的差值，这个差值被反向的一层一层的向后传播，来决定各层神经元的连接权值的修改。 目前， BP 神经网络算法已经成为应用最多而且最主要的一种训练前向人工神经网络的学习算法，同时，这种算法也是前向网络得以广泛应用的基础。 BP 神经网络的网络结构是一个前向的多 层网络

内容差异 划分。 分类方式的多样化目的 是不同模型 针对 相对应 的 预测参数能 使预测效率更高，结果更精确。 随着其他领域预测问题的不断研究深入与成功经验的总结， 越来越多越来越有效的 在其他 领域应用成熟的预测模型 被 逐渐 用于交通 流量 预测领域。 大量实践表明 基于人工神经网络理论方法 （包括基于 BP 神经网络的 交通信息预测方法， Elman网络 交通信息预测方法等等

聚类算法中， 异常点检测仅仅是聚类的副产品。 聚类算法发展方向是优化聚类过程，而不是提高对异常点检测的能力，异常点检测和聚类是两个相对立的过程，聚类是把属于统一类的数据点聚集在一起，归为一类，而异常点检测是把和大多数数据点相异的点挖掘出来。 Su 等人首先提出基于聚类的异常点检测算法，聚集的较小簇被认为是异常点，但这中方法忽略了小聚集簇和大聚集簇之间的距离

以至超过设计者原有的知识水平。 基于 MATLAB 的 BP 神经网络应用 9 BP神经网络的主要功能 目前，在人 工神经网络的实际应用中。 绝大部分的神经网络模型都采用 BP 神经网络及其变化形式。 它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。 BP 网络主要用于以下 四方面 [3]。 （ 1） 函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数。 （ 2） 模式识别