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資料分析 主成分分析（PCA）的使用方式與使用Sirius（模式識別系統，挪威）程式的評估工具類似。總共有 300 個當前值被視為變數。 這些電流對應於適當減去相應基線後三個電極的樣品伏安圖。

PCA被認為是一種初始評估工具，因為不需要樣品組成的先驗知識，只要應用的數學變化只是試圖解釋實驗資料的變化[16]主要缺點：這種轉換很難給出提取變化成分的意義。 獲得的伏安圖與使用MATLAB（MathWorks，MA）中的人工神經網路使用其神經網路工具箱（V）執行的Cod值之間的字母。 由伏安法引起的許多資料在它們與 ANS 一起使用時是乙個缺點，其特徵是提取重要資訊，這通常需要 [ ] 為了減少 ANN 中的輸入變數，將三個獲得的伏安圖相加執行。

這種簡單的操作以前使用過，效果很好[ 10,19,20 ]，通過這樣做，獲得了與單個變數相同電位的三個電極的電流的增加。 實現了資料的減少，現在只使用了 100 個變數。 不同的 ann 架構已經過測試和優化，以做前端 [5,6,19,20]，神經元的最終配置，分別在隱藏層和乘積層中使用對數 S 形結腸和純線性轉移效應。

該演算法用於貝葉斯正則化的訓練，因為它以前使用過，結果很好[ 5,10 ] Sgma Plot 2000 （Jandel Science， Germany） 被用於資料的圖形表示。

資料分析 主成分分析（PCA）被用作使用Sirius（模式識別系統，挪威）程式的評估工具。總共有 300 個當前值被視為變數。 這些電流對應於適當減去相應基線後三個電極的樣品伏安圖。

PCA被認為是一種初始評估工具，因為只要實驗資料[16]中應用的數學變化僅設法解釋這些變化，就不需要事先了解樣品成分。 這樣做的主要缺點是難以提取用於意義轉換的方差分量。 這封信是在 MATLAB（MATHWORKS，MA）中使用其神經網路工具箱 （V） 執行的，使用獲得的伏安圖和 cod 值之間的人工神經網路。

伏安電子舌頭產生的大量資料是其與ANNS一起使用的缺點，而ANNS通常需要用於特徵提取重要資訊[16-18]。 為了減少ANN中的輸入變數，對得到的三個伏安圖進行了加法。 這種簡單的方法以前已經使用過，效果很好[10,19,20]。

通過這樣做，為三個電極獲得的電流的相加被認為是相同電位的唯一變數。 資料量減少，現在只使用了 100 個變數。 不同的 ann 架構已經過測試和優化，如前面 [5,6,19,20] 所示，最終配置為 100 5 3 個神經元，在各自的隱藏層和乘積層中使用對數 S 形和純線性傳遞函式。

用於訓練的演算法是貝葉斯正則化的，它以前曾使用過這種演算法，並取得了優異的結果[5,10]。 Sigma Plot 2000 （Jandel science， Germany） 用於資料的圖形表示。

那些花都去哪兒了？

你去哪了？

那些女孩都去哪兒了？

你去哪了？

那些男孩都去哪兒了？

你去哪了？

那些士兵都去哪兒了？

你去哪了？

那些墳墓都去哪兒了？

你去哪了？

它不是音譯的，而是轉述的，但它仍然可以唱。 您也可以根據情況刪除聲音“er”或新增聲音“ah”。

描述等同於描述

它後面沒有從句，描述後面直接跟著乙個名詞乙個簇，然後內容就是修飾這個簇

有一種叫做動名詞被動性的存在。

首先，記住做 sth，這個做是乙個動名詞，它是活躍的。

記得做點什麼。

如果你想表達，請記住，別人已經做了一些事情，這個動名詞的被動性正在完成

另一種記住的方式是記住做 sth，被動是：記住做

很難相信，曾經有一段時間，我從未見過這樣的照片。 但很明顯，有一段時間。 因為我清楚地記得當時被驚呆了。

在這裡完成是乙個很好的解釋，因為我沒有，在這裡，它實際上是乙個縮寫的句子，省略了看到的

然後，下面的for是限定的引導子句，clear不使用過去分詞，而使用原型。

然而，在這裡完成並不是被動的，並不是說我驚呆了。

相反，這是因為 be transfixed 是乙個表結構，而這個 transfixed 是乙個形容詞。

看看這個推導：

本來，記得做sth，這個做，本來是被迷住了，然後，這個早就變成了乙個動名詞，是

事實上，它是表格的結構，可以改變。

例如，我喜歡外出

最初，它是出局的，因為它就像做 sth，然後，就像出局一樣。

不是一下子嗎？