The ANN uses the data to develop an

The ANN uses the data to develop an internal representation of the relationship between the variables,
and does not make assumptions about the nature of the distribution of the data. Another advantage is that while traditional
regression analysis is not adaptive, artificial neural networks readjust their weights as new input data becomes available
(Kuo and Reitch, 1994, Pao, 1989; Gilbert, Krishnaswamy, and Pashley, 2000).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แอนใช้ข้อมูลในการพัฒนาเป็นการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ภายในและสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับธรรมชาติของการกระจายของข้อมูล ประโยชน์อีกประการหนึ่งว่าในขณะที่แบบดั้งเดิมวิเคราะห์การถดถอยไม่เหมาะสม ปรับเปลี่ยนเครือข่ายประสาทเทียมน้ำหนัก ตามข้อมูลการป้อนข้อมูลใหม่จะพร้อมใช้งาน(Kuo และ Reitch, 1994 เป้า 1989 กิลเบิร์ต Krishnaswamy และ Pashley, 2000)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แอนใช้ข้อมูลในการพัฒนาแสดงภายในของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่และไม่ทำให้สมมติฐานเกี่ยวกับธรรมชาติของการกระจายของข้อมูลที่
ข้อดีก็คือว่าในขณะที่แบบดั้งเดิมการวิเคราะห์การถดถอยไม่ได้ปรับตัวเครือข่ายประสาทเทียมปรับน้ำหนักของพวกเขาเช่นการป้อนข้อมูลใหม่จะกลายเป็นใช้ได้
(Kuo และ Reitch 1994 เป้าปี 1989 กิลเบิร์ Krishnaswamy และ Pashley, 2000)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่แอนใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนารูปแบบภายในของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
และไม่ให้สมมติฐานเกี่ยวกับธรรมชาติของการกระจายของข้อมูล ข้อดีอีกคือ ว่า ในขณะที่การวิเคราะห์การถดถอยแบบดั้งเดิม
ไม่ปรับตัว โครงข่ายประสาทประดิษฐ์ปรับน้ำหนักของพวกเขาเป็นข้อมูลใหม่กลายเป็นใช้ได้
( กัว และ reitch , 2537 , เปา , 1989 ; กิลเบิร์ตกฤษณะสวามี และ pashley , 2000 )