Page 80 - 《水资源与水工程学报》2024年第5期
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７                        & ' ( ) & * + , -                 ２０２４ $
              ６
            Ù（ＣＮＮ）、 c`ÕGHèÙ（ＬＳＴＭ） äÓ¦2¸_                           Ｃ′＝ｔａｎｈ（Ｗ ［Ｈ ，ｘ］＋ｂ）                   （８）
                                                                                      ｔ
                                                                               Ｃ
                                                                    ｔ
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                                                                                  ｔ－１
            （Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）３ æYn。8\， ÒBé³YVQc•                        Ｃ ＝ｆ·Ｃ   ｔ－１  ＋ｉ·Ｃ′                   （９）
                                                                        ｔ
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            ¼yøŽð， eYV1þ£h\]U1[á¬ß                            QQ：ｉ @t•^；Ｃ′ @ÌÍ|î{þ¶@Z；Ｃ                    ｔ
                                                                                  ｔ
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            …§w{¨¿， úàðV5UVçUYZÿ‘。                             @ÌÍ|î{Âj；Ｃ @Ĩ|î{ÁêÂj；
                                                                                   ｔ－１
            ３．１．１ “”•–—ˆ ＣＮＮ WŽ›%èÙ ＣＮＮ                        ｔａｎｈ ²—kGï«ø¥»‰。
            XБ.lÑV{y²­Žð§¨， AJWŽ'Ž                                （３） t^Ò«ÌÍ|î{t½， ,'Ž·
            N1， ,ÒKÄX¼Sˆ†¸（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，               »Àl!Q（１０）～（１１）。
            ＭＬＰ） {¨y~¿。JŠWŽe'{ž‘，ＣＮＮ*                              Ｏ ＝σ （Ｗ ［Ｈ ，ｘ］＋ｂ）                    （１０）
                                                                                ｔ－１
                                                                    ｔ
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            ¢@¨ž、 …žä˜ž， Þßl†Áñò‰ŠÀž、                              Ｈ ＝Ｏ·ｔａｎｈ（Ｃ）                         （１１）
                                                                                  ｔ
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            ޒwxäBÒwx、 ß.ޒÀž•C—gޒ                            QQ：Ｏ@t^；Ｈ@ÌÍ|ît{€‰Š。
                                                                                  ｔ
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            Àž   ［６］ 。ÒBe† ＣＮＮÀž{X|wñò， „8ó                        !Q（６）～（１１） Q，Ｗ、Ｗ、Ｗ 、Ｗ ¢x@tu
                                                                                              Ｃ
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            †¨žWŽ。                                             ^、 t•^、 ÁêÂjþ¶ät^{;#B‰；
                 Ｚ＝ σ （Ｗ·Ｘ＋ｂ）                          （５）     ｂ、ｂ、ｂ、ｂ@™l{=êB‰。
                                                                  ｉ
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            QQ：Ｚ@t{€rs， OúÅ{€；Ｗ @                           ３．１．３ œIžŸx （Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ） Ó¦2¸_
            ;#rs；Ｘ@t•{|wñò；ｂ @=ê?1；σ                           （ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ） EÁ9w逫Óhi{¨
            @ Ｓｉｇｍｏｉｄ »‰。íy¾êeÕ ＣＮＮ1×·khÀ                      Ó[$QÓ¦2{v@， Oépŀ«ÓÔ@Z|
            ž|wñò‰ŠÎúř¨€•u¨‹¢£。                              ØÙ,Ÿº#ß@Z{€­。éБ.lYVQ，
            ３．１．２ ˜™$š›—ˆ ＬＳＴＭ c`ÕGHèÙ                         CÓ ¦ 2 ¸ _ l † Á Y V Q， 1 × · k h \ ]
            ＬＳＴＭXÒBì†YV{#ßë4n¢， ³Yn†                           ＬＳＴＭSt{@Z€， JŠ#ß»‘(¢;#
            ÁÀžñò‰Š， Î\],cÕ~¨¿， •úàç                          Ê， úŨ®@Z， ]úàYV{" ÿ‘                   ［３１］ 。
            U"  { ! ª ­。ＬＳＴＭ è Ù % t u ^ （Ｆｏｒｇｅｔ               A¿Ó¦2¸_{'Ž·»l!Q（１２）。
            Ｇａｔｅ ）、 t•^（ＩｎｐｕｔＧａｔｅ） ät^（ＯｕｔｐｕｔＧａｔｅ）                 Ｍ ＝ｔａｎｈ（Ｙ）
                                                                                  Ｔ
            ë4， ¶æ^É·+v{;#ä=êB‰， †Á]_                              { α＝ｓｏｆｔｍａｘ（Ｗ ·Ｍ）                    （１２）
                                                                                 α
            @Z{U¦äGHÂj{þ¶               ［３０］ ，ＬＳＴＭYV°‹              Ａ＝Ｙ·α
            ÞËÞ ２ ì—。                                          QQ：Ｙ@ ＬＳＴＭYnt{€rs；Ｍ @ Ｙ%
                                                               ï«»‰'Ž{°±；Ｗ @;#rs； α@%·Ô
                                                                                     ａ
                                                               ¨á{;#rs；Ａ@%· Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Yn¢¾;
                                                               #á{t?1°±          ［３２］ 。
                                                               ３．１．４ ＣＮＮ－ＬＳＴＭ－Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ xy ＣＮＮ－ＬＳＴＭ－
                                                               Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ YV°‹ËÞ ３ ì—。•UVOCûX ８
                                                               æᬀ${ËAäáß…'@t•‰Š， U1
                                                               @t‰Š， CYZÕÖ{U1‰Š½Ž@çU‰
                                                               Š， ŒwçUYZYV。YV°‹Q，ＣＮＮYnW
                        N ２ ＬＳＴＭýwàẻN
                                                               ŽxeD@ １， ayâôe-@ １；ＬＳＴＭYne†
                 ＬＳＴＭjmOn{'Ž·»ÛÜ ３ ‹。
                                                               jS°‹， ›%m‰1@ ３２， e†ø¥»‰（ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ
                 （ １） tu^Ò«Ÿs@Zl³“ÚtÙt
                                                               ｌｉｎｅａｒｕｎｉｔ，ＲｅＬＵ） ζ· Ｄｒｏｐｏｕｔ ï–ŠŒúà
            u， ,'Ž·»Àl!Q（６）。
                                                               YV{£12；Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Yn󆍼æÓ¦2
                 ｆ＝σ （Ｗ［Ｈ ，ｘ］＋ｂ）                       （６）
                                ｔ
                            ｔ－１
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            QQ：ｆ @tu^； σ@ Ｓｉｇｍｏｉｄ »‰；Ｈ @û ｔ－                   rÛ܍xS(÷gS（Ｄｅｎｓｅ），  $‰1@ ３２， t
                   ｔ
                                                 ｔ－１
            １ ‹Âj~1ä0tSÂj；ｘ@ÌÍ|ît•{
                                        ｔ                      S-ê@ １。ôá， éYV-.{·»Qe†+
            €‰Š     ［１０］ 。                                    7lYVø¡ Ａｄａｍ（ａｄａｐｔｉｖｅｍｏｍｅｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）
                 （ ２） t•^]_‰¶@Z{t•， Îþ¶ÌÍ                      »‰uv-.， .lû-@ ０．０００１， zyL¡-@
            |î{Âj， ,'Ž·»Àl!Q（７）～（９）。                           １２０。(¢‰Šñò{Í ８０％'@-.$， á ２０％
                 ｉ＝σ （Ｗ［Ｈ ，ｘ］＋ｂ）                       （７）     '@ …$。
                         ｉ
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