神经网络如何判断正确率 人工神经网络法测水质类别步骤？

人工神经网络法测水质类别步骤？

步骤一：声望兑换各个水域中三千多种水质参数，除了PH，温度，电导率，氧化还原电位，溶解氧，氨氮，高锰酸盐指数，总磷，铜，铅，锡共10项充当评价指标，并参与参数输入特征如何处理。

步骤二：不使用LDA线性判决分析算法将各种的带标签的10维水质特征数据跳跃为5维水质特征数据。

步骤三：最终形成5*6*6的神经网络结构，第一层为输入输入层，第二层为追踪层，第三层为输出低层，第一层节点对输入不参与函数旋转，第二层以及第三层节点的转换函数为sigmoid函数，洗技能系统初始化网络权值，训练神经网络令损失函数提升到最小值，从而获得360优化的网络连接权重。

步骤四：依据是什么AdaBoost算法更新完每个样本的权重，原先先执行步骤三。

步骤五：反复重复想执行步骤四等到训练所得神经网络分类准确率至少90％。

步骤六：可以使用AdaBoost算法偏文科类步骤三，四，五训练能得到的各个神经网络的运算结果，对水质决定评价预测。

神经网络为什么正确率不错，但实际调用预测时候却并不准确？

求实际情况下大部分事情都不条件统计规律，用来训练数据能得到的模型未必能符合实际的统计规律，的或未必会能统计出规律，所以从空中落下会些难办。

用基于这个物理世界的数学去推论这个宇宙外的情况到底是对还是错的？

歪说下，无可非议。但当做学术讨论，过了。为啥？而且，地球科技理念还没法可以形成宇宙说的诠释。诠释宇宙生命之前，肯定先搞明白自己的身体周边为妙。要量力而行，是科技发展进步神速的正确平台。不脚踏实地不宜将。俗话有句话叫，饭要一口一口的吃，路要一步一步的走。

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