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数据分析 主成分分析（PCA）的使用方式与使用Sirius（模式识别系统，挪威）程序的评估工具类似。总共有 300 个当前值被视为变量。 这些电流对应于适当减去相应基线后三个电极的样品伏安图。

PCA被认为是一种初始评估工具，因为不需要样品组成的先验知识，只要应用的数学变化只是试图解释实验数据的变化[16]主要缺点：这种转换很难给出提取变化成分的意义。 获得的伏安图与使用MATLAB（MathWorks，MA）中的人工神经网络使用其神经网络工具箱（V）执行的Cod值之间的字母。 由伏安法引起的许多数据在它们与 ANS 一起使用时是一个缺点，其特征是提取重要信息，这通常需要 [ ] 为了减少 ANN 中的输入变量，将三个获得的伏安图相加执行。

这种简单的操作以前使用过，效果很好[ 10,19,20 ]，通过这样做，获得了与单个变量相同电位的三个电极的电流的增加。 实现了数据的减少，现在只使用了 100 个变量。 不同的 ann 架构已经过测试和优化，以做前端 [5,6,19,20]，神经元的最终配置，分别在隐藏层和乘积层中使用对数 S 形结肠和纯线性转移效应。

该算法用于贝叶斯正则化的训练，因为它以前使用过，结果很好[ 5,10 ] Sgma Plot 2000 （Jandel Science， Germany） 被用于数据的图形表示。

数据分析 主成分分析（PCA）被用作使用Sirius（模式识别系统，挪威）程序的评估工具。总共有 300 个当前值被视为变量。 这些电流对应于适当减去相应基线后三个电极的样品伏安图。

PCA被认为是一种初始评估工具，因为只要实验数据[16]中应用的数学变化仅设法解释这些变化，就不需要事先了解样品成分。 这样做的主要缺点是难以提取用于意义转换的方差分量。 这封信是在 MATLAB（MATHWORKS，MA）中使用其神经网络工具箱 （V） 执行的，使用获得的伏安图和 cod 值之间的人工神经网络。

伏安电子舌头产生的大量数据是其与ANNS一起使用的缺点，而ANNS通常需要用于特征提取重要信息[16-18]。 为了减少ANN中的输入变量，对得到的三个伏安图进行了加法。 这种简单的方法以前已经使用过，效果很好[10,19,20]。

通过这样做，为三个电极获得的电流的相加被认为是相同电位的唯一变量。 数据量减少，现在只使用了 100 个变量。 不同的 ann 架构已经过测试和优化，如前面 [5,6,19,20] 所示，最终配置为 100 5 3 个神经元，在各自的隐藏层和乘积层中使用对数 S 形和纯线性传递函数。

用于训练的算法是贝叶斯正则化的，它以前曾使用过这种算法，并取得了优异的结果[5,10]。 Sigma Plot 2000 （Jandel science， Germany） 用于数据的图形表示。

那些花都去哪儿了？

你去哪了？

那些女孩都去哪儿了？

你去哪了？

那些男孩都去哪儿了？

你去哪了？

那些士兵都去哪儿了？

你去哪了？

那些坟墓都去哪儿了？

你去哪了？

它不是音译的，而是转述的，但它仍然可以唱。 您也可以根据情况删除声音“er”或添加声音“ah”。

描述等同于描述

它后面没有从句，描述后面直接跟着一个名词一个簇，然后内容就是修饰这个簇

有一种叫做动名词被动性的存在。

首先，记住做 sth，这个做是一个动名词，它是活跃的。

记得做点什么。

如果你想表达，请记住，别人已经做了一些事情，这个动名词的被动性正在完成

另一种记住的方式是记住做 sth，被动是：记住做

很难相信，曾经有一段时间，我从未见过这样的照片。 但很明显，有一段时间。 因为我清楚地记得当时被惊呆了。

在这里完成是一个很好的解释，因为我没有，在这里，它实际上是一个缩写的句子，省略了看到的

然后，下面的for是限定的引导子句，clear不使用过去分词，而使用原型。

然而，在这里完成并不是被动的，并不是说我惊呆了。

相反，这是因为 be transfixed 是一个表结构，而这个 transfixed 是一个形容词。

看看这个推导：

本来，记得做sth，这个做，本来是被迷住了，然后，这个早就变成了一个动名词，是

事实上，它是表格的结构，可以改变。

例如，我喜欢外出

最初，它是出局的，因为它就像做 sth，然后，就像出局一样。

不是一下子吗？