广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的前馈神经网络，由Donald Specht在1991年提出。GRNN特别适用于回归问题，但也可以在一定程度上用于分类问题。 广义回归神经网络的特点： 径向基函数：GRNN使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常具有中心点和宽度参数。 非线性映射：输入数据通过径向基函数进行非线性映射，形成特征空间。 全局逼近能力：GRNN具有全局逼近能力，可以逼近任意连续函数到任意精度。 无局部极小问题：与传统的神经网络不同，GRNN的训练过程不涉及梯度下降，因此没有陷入局部极小值的风险。 快速训练：GRNN的训练过程简单，通常只需要一个或几个迭代步骤即可完成。 参数选择：GRNN的性能受到径向基函数的中心点和宽度参数的影响，这些参数的选择对模型的泛化能力至关重要。

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我们从两个方面扩展对带电荷的介子的广义parton分布的研究，主要有两个方面：（1）计算张量分布；（2）添加对演化的处理，以实现与 实验parton分布和所谓的广义形状因数的晶格评估。 我们的现象学协方差夸克模型的独特特征是：（1）介子Bethe–Salpeter振幅的4D Ansatz，将在Mandelstam公式中用于相关电流算子的矩阵元素，以及（2）仅两个参数，即a 夸克质量假定为mq = 220 MeV，自由参数通过pion衰减常数的值固定。 在Bethe–Salpeter振幅的Nakanishi积分表示的背景下，简要讨论了增加我们的协变成分夸克模型的动态内容的可能性。

我们提出自旋1靶标（例如氘核）的所有超扭曲夸克和胶子广义parton分布（GPD）的多项式和规则。 和规则将这些GPD的Mellin矩连接到偏度参数ξ的多项式，这些多项式包含广义形状因数作为其系数。 根据自旋1目标的广义形状因数获得的局部电流分解是该推导的副产品。

我们确定了广义形状因数，该形状因数对应于前导扭曲下核子的广义parton分布的第二个Mellin矩（即第一x矩）。 使用具有Nf = 2的非扰动性改进的Wilson费米子的晶格QCD，使用一系列质量低至几乎物理值，约150 MeV的介子质量的夸克质量，即可获得结果。 我们还介绍了等距夸克角动量和横向夸克自旋密度的第一个x矩的结果。 我们比较了两种不同的拟合策略，发现直接将基态矩阵元素拟合到Lorentz不变性所期望的功能形式，并根据形状因子进行参数化可以产生可比的结果，并且其结果通常比传统方法更为稳定，传统的方法是根据形状因数确定的 基于拟合矩阵元素的超定线性系统。

将广义三棱柱(GTP)的辅助几何要素———对角线———修正为四面体,解决了R3DGM(真三维地学模型)中数据组织与几何要素的不一致和空间操作中的几何裂缝问题.修正后的GTP模型集成了TIN,GTP和四面体模型的优点,构建算法简单且空间操作无缝.R3DGM过程分3步进行:①根据钻孔孔口数据点与断层露头约束,按约束Delaunay法则生成地表不规则三角网(CD-TIN);②按地学推理规则,将CD-TIN中三角形沿钻孔迹线向下扩展生成GTP;③根据最小顶点标识法,将GTP模型转换成四面体.介绍了基于GTP修正构建的三维数字地质模型的任意平面剖切、虚拟开挖、空间查询等可视化方法.并结合北京CBD地下三维集成建模与空间操作,展示了模型构模及空间操作效果.