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由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

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1、本组LabVIEW实验例程通过开发板的USB接口进行通信，请使用USB线，连接开发板和电脑2、因为采用的是USB转串口技术，所以需要安装STM32虚拟串口驱动程序3、在使用LabVIEW之前，请安装VISA驱动程序。在本光盘以下目录：NI-VISA4.4.1驱动程序4、STM32下位机程序，是基于ST公司的V3.2.1固件库编写的5、如果使用JLINK仿真器下载STM32程序，那么在下载完成之后，请拔掉JLINK连接到开发板的20pin排线，然后插上USB线，电脑才能正常找到STM32虚拟串口6、需要注意的是，STM32程序的优化级别要设置为：Level

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