神经网络预测工艺模型
时间: 2023-11-16 18:49:13 浏览: 137
神经网络预测工艺模型是基于训练好的神经网络对给定输入参数进行预测的过程。该模型涉及以下几个步骤:
1. 建立模型:根据生物原型研究,建立神经元和神经网络的理论模型,包括概念模型、知识模型、物理化学模型和数学模型等。
2. 确定输入参数:根据实际问题,确定需要输入到神经网络模型中的参数。这些参数可以是数值型、分类型或者其他类型。
3. 训练神经网络:使用已有的数据集对神经网络进行训练,以使其能够根据输入参数预测出相应的输出。
4. 预测过程:当有新的输入参数需要预测时,将这些参数输入到已经训练好的神经网络中,通过网络的计算过程得到相应的输出结果。