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一个Neroph大肠杆菌分类数据的方法

文摘

分类用于处理分类问题,通常存在的实体或对象时需要分配预定义组或类,也许基于属性、参数和值。本研究论文提供的简化描述neuroph使用大肠杆菌数据分类。数据是结构化的训练和测试数据。neuroph神经网络架构满足34神经元:12个输入神经元(12),17(17)隐藏神经元和五(5)输出神经元。培训安排约185次迭代累积误差为6.8544,平均误差为0.0367。总均方误差(TMSE)获得测试训练数据给出了一个近似的值为2.7372。这个最小值错误显示的最优使用大肠杆菌数据训练和分类。

克里斯托弗·埃吉弗* Okon和伊曼纽尔Uko

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