使用python语言实现对数据集IMDB调用RNNCell构建模型，数据集分为训练集:验证集:测试集=6:2:2，对模型设置不同的参数，进行多方案对比实验，分析选择不同参数对实验结果的影响，展示图片或数据形式的实验结果,然后再阐述代码利用循环神经网络的基本原理。

好的，让我来详细回答你的问题。

首先，需要导入相关的库和数据集IMDB：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Embedding, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

其中，`num_words=10000` 表示只保留训练集中出现频率最高的前10000个单词，可以通过修改该参数来改变数据集的大小。

接下来，需要对数据集进行预处理，包括将每个评论的长度统一、填充和截断等操作：

max_features = 10000  # 保留前10000个最常见的单词
maxlen = 500  # 每个评论最多保留500个单词

# 填充和截断序列，使其长度相同
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

接下来，可以使用RNNCell构建模型。这里使用一个简单的RNN模型，包含一个嵌入层（Embedding）、一个RNN层和一个全连接层（Dense）：

embedding_size = 32
rnn_size = 32

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, embedding_size))
model.add(SimpleRNN(rnn_size))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

接着，需要对模型进行编译，设置损失函数、优化器和评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

然后，可以对模型进行训练和测试，可以设置不同的参数来进行多方案对比实验：

batch_size = 32  # 批量大小
epochs = 10  # 迭代次数

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2)

score, acc = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size)
print('Test score:', score)
print('Test accuracy:', acc)

在训练过程中，可以使用TensorBoard来可视化训练过程和结果：

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=False)

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2, callbacks=[tensorboard_callback])

最后，可以展示实验结果的图片或数据形式，分析不同参数对实验结果的影响：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练集和验证集的准确率曲线
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation accuracy')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()

plt.show()

最后，来阐述一下代码利用循环神经网络的基本原理：

循环神经网络是一种可以处理序列数据的神经网络。在IMDB数据集中，每个评论都是一个由单词组成的序列。将每个单词表示为向量后，可以将整个评论看作一个序列。可以使用RNN将这个序列传递到网络中进行处理，最后使用全连接层进行分类。在训练过程中，可以使用反向传播算法来更新网络的权重，以提高模型的准确率。通过调整模型的参数，可以对模型进行优化，提高其准确率。