The SCENT model has produced a cons

The SCENT model has produced a consistently good performance over all of the data
sets presented so far. The SCENT performance has been better than that of the two
original DNTN networks over almost all the tests. In test 3 the Li performance was
excellent and outperformed the SCENT, but the Racz and Klotz performance was
significantly worse than the SCENT model. The SCENT performance has been good
over both uniform data sets, where the Racz and Klotz network performs poorly, and
data sets with ranges of cluster densities and sizes, that cause the Li network to perform
poorly. The consistency of the SCENT performance over all types of data is notable
and shows that the methods used within the model to assess each data set are both
thorough and flexible.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่นกลิ่นมีการผลิตผลงานที่ดีอย่างต่อเนื่องในช่วงข้อมูลทั้งหมดชุดที่นำเสนอเพื่อให้ห่างไกล ผลการดำเนินงานที่ได้รับกลิ่นที่ดีกว่านั้นของทั้งสองเครือข่าย Dntn มากกว่าเดิมเกือบทั้งหมดการทดสอบ
ในการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานที่ 3
หลี่เป็นที่ยอดเยี่ยมและประสิทธิภาพสูงกว่ากลิ่นแต่Ráczและประสิทธิภาพการทำงาน Klotz
เป็นอย่างมีนัยสำคัญที่เลวร้ายยิ่งกว่ารุ่นกลิ่น ผลการดำเนินงานที่ได้รับกลิ่นที่ดีกว่าทั้งสองชุดข้อมูลชุดที่Rácz Klotz และเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพต่ำและข้อมูลชุดที่มีช่วงความหนาแน่นของกลุ่มและขนาดที่ก่อให้เกิดเครือข่ายในการดำเนินการหลี่ไม่ดี ความสอดคล้องของผลการดำเนินงานมากกว่ากลิ่นทุกชนิดของข้อมูลที่มีความโดดเด่นและแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่ใช้ในรูปแบบที่จะประเมินข้อมูลแต่ละชุดมีทั้งอย่างละเอียดและมีความยืดหยุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลิ่นแบบมีการผลิตผลงานที่ดีอย่างต่อเนื่องผ่านข้อมูลทั้งหมด
ชุดนำเสนอเพื่อให้ห่างไกล การแสดงกลิ่นดีขึ้นกว่าของเดิมสอง
dntn เครือข่ายกว่าเกือบทุกการทดสอบ ในการทดสอบ 3 ประสิทธิภาพ Li คือ
ยอดเยี่ยมและเทียบกลิ่น แต่รัชคล็อตส์ประสิทธิภาพ
อย่างมากและแย่กว่ากลิ่นแบบการแสดงมีกลิ่นหอมดี
ข้อมูลเครื่องแบบทั้งชุด ซึ่งรัชการและเครือข่ายคล็อตส์ไม่ดีและ
ชุดข้อมูลที่มีช่วงของความหนาแน่นและขนาดของกลุ่มที่ทำให้หลี่เครือข่ายแสดง
ไม่ดี ความสอดคล้องของการปฏิบัติกลิ่นมากกว่าทุกประเภทของข้อมูลเป็นเด่น
และแสดงให้เห็นว่า วิธีการที่ใช้ในแบบจำลองเพื่อประเมินข้อมูลแต่ละชุดมีทั้ง
อย่างละเอียด และมีความยืดหยุ่น