神经网络 鲁棒性

1、神经网路 PI 单元作为 LIM 的辅助驱动效果，驱动控制的数学模型的有效性通过模拟实验被证实。
关键字：线性鼠笼电机（ LIM） ,磁场定向控制，终端效应 前 言 线性鼠笼电机 是在低速磁浮系统中作为耐热系统，来驱动车辆。
LIM之所以有终端效应取决于它独特的装置。
由动力学终端效应产生的涡流动力导致了线性电机的额外损失，从而减少了推动力。
当矢量控制策略应用于 LIM 时，就必须考虑终端效应的影响，并且建立更精确的数学模型来完善控制系统的整体性能。
在本文中，讨论了在考虑终端效应很大时 LIM 的电路方程，推导出了 LIM 的计算模型。
智能控制方法被用来解决人力所难以操作的问题。
而单神经 PI 控制单元之所以能被用于 LIM 的辅助驱动是由于它简单的构造。
模拟实验已经证实了这些模型在改善整体性能上的有效性 和可靠性。
- 2 - 考虑了终端效应的 LIM 的电路方程 在一个长的二级类型的 LIM 中，和一级不同的是在二级类型中连续更换了新材料，这种新材料倾向于抵制渗透通量的。

2、点数据是指数据集中与众不同数据。
这部分数据的量小，但是对于我们的日常 生产生活的影响极大。
因此，异常点检测被广泛应用于网络入侵检测，金融保险，天气 预报以及新药研制等领域。
相对于大量的正常数据挖掘而言，异常点检测被称作小模式 数据挖掘。
BP 算法是一种常用的数据挖掘算法。
但是 BP 算法进行实际数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 III Abstract Outlier data is the data s。

3、数据是指数据集中与众不同数据。
这部分数据的量小，但是对于我们的日常 生产生活的影响极大。
因此，异常点检测被广泛应用于网络入侵检测，金融保险，天气 预报以及新药研制等领域。
相对于大量的正常数据挖掘而言，异常点检测被称作小模式 数据挖掘。
BP 算法是一种常用的数据挖掘算法。
但是 BP 算法进行实际数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 注：本设计（论文）题目来源于教师的国家级（或部级、省级、厅级、市级、校级、企业）。

4、要要 异常点数据是指数据集中与众不同数据。
这部分数据的量小，但是对于我们的日常 生产生活的影响极大。
因此，异常点检测被广泛应用于网络入侵检测，金融保险，天气 预报以及新药研制等领域。
相对于大量的正常数据挖掘而言，异常点检测被称作小模式 数据挖掘。
BP 算法是一种常用的数据挖掘算法。
但是 BP 算法进行实际数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 注：本设计（论文）题目来源于教师的国家级（或部级、省级、厅级、市级、。

5、 5 月 II III 摘摘 要要 异常点数据是指数据集中与众不同数据。
这部分数据的量小，但是对于我们的日常 生产生活的影响极大。
因此，异常点检测被广泛应用于网络入侵检测，金融保险，天气 预报以及新药研制等领域。
相对于大量的正常数据挖掘而言，异常点检测被称作小模式 数据挖掘。
BP 算法是一种常用的数据挖掘算法。
但是 BP 算法进行实际数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 注：本设计（论文）题目来源于教师的国。

6、常点数据是指数据集中与众不同数据。
这部分数据的量小，但是对于我们的日常 生产生活的影响极大。
因此，异常点检测被广泛应用于网络入侵检测，金融保险，天气 预报以及新药研制等领域。
相对于大量的正常数据挖掘而言，异常点检测被称作小模式 数据挖掘。
BP 算法是一种常用的数据挖掘算法。
但是 BP 算法进行实际数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 注：本设计（论文）题目来源于教师的国家级（或部级、省级、厅级、市级、校级、企。

7、数据的异常点数 据挖掘过程中存在：实际数据的维数较高，存在冗余特征的干扰，以及在高维特征下， 数据量不充分的问题。
因此，本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况，并得到以下 结果。
（1）BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据；但是（2）特征相似性较 大的数据集，难以分离判断； （3）正常数据不充分或者不具有代表性，因此正常数据类 学习不充分，从而导致异常无法判断。
针对以上问题，本文提出了以下的改进措施： （1） BP 算法前进行特征约简（映射）从中选取有益于异常检测的特征（2）多神经网络融合， 不同神经网络识别不同的特征，相互取长补短，融合后得到最终的结果。
关键字关键字：异常，BP，异常点检测，神经网络 II Abstract Outlier data is the data set different data. This part of the small amount of data, but for our daily production and life of great. Therefore, the anomaly detection is widely。