运用递阶分析方法，对本文所建立的盾构隧道和基坑工程地面变形神经网络模型中所选用的输入参数进行了敏感性分析，得出预测模型输入参数的敏感性排序。

The hierarchical analysis theory is used to analyze the sensitivity of the input parameters of the neural network model of ground deformation of shield tunnel and excavation.

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根据分层递阶的原则，提出一种将粗糙集理论与BP神经网络相结合的分类算法。

According to the hierarchical principle, a classification method is presented based on the combination of rough set theory and BP neural network.

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海量数据； 脑电图； 分层递阶图； 数据预处理； 神经网络； 癫痫。

Mass data; EEG; Hierarchical map; Data preprocessing; Neural network; Epilepsy.

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