数据集概述
本数据集为论文《Valid Approximation of Spatially Distributed Grain Size Distributions -- A Priori Information Encoded to a Feedforward Network》的补充材料，包含通过约束前馈神经网络生成的粒度数据近似结果，以及训练过程中网络权重的演化数据，以ASCII格式存储，支持对粒度分布近似方法的验证与分析。
文件详解
- 粒度近似结果文件：
- 文件名称：如3-15-5-1-c_approximation_Sample1.txt、3-15-5-1-c_approximation_Sample2.txt等
- 文件格式：TXT
- 内容：存储不同模型（如1-5-1-c、3-15-5-1-c）生成的离散化粒度数据近似结果，其中3-15-5-1-c模型包含论文中描述的5个标记样本的近似数据
- 权重演化文件：
- 文件名称：如1-5-1-c_weight_evolution_wN11.txt、1-5-1-c_weight_evolution_wN51.txt等
- 文件格式：TXT
- 内容：记录1-5-1-c模型训练过程中第二层权重的演化示例，文件为两列制表符分隔的ASCII格式，包含训练迭代次数（num_iter）和对应权重值（weight）
适用场景
- 粒度分布近似方法验证：用于验证约束前馈神经网络对空间分布粒度数据的有效近似能力
- 神经网络训练过程分析：通过权重演化数据研究模型训练过程中参数的变化规律
- 地质数据分析应用：为地质领域中粒度数据的建模与近似提供实验数据支持
- 机器学习方法优化：辅助优化约束神经网络在数值近似任务中的结构与训练策略
