1) algorithm integration
算法集成
1.
The research of segmented self-adaptive road detection technique based on algorithm integration is presented,in ad- dition to the system flow and frame.
视觉辅助导航系统要求具有很高的稳定性和实时性,而车辆行驶过程中道路场景会发生变化,目前常用的道路检测算法难以保证在各种道路环境下都有很好的检测性能,迫切需要研究能够跟踪道路场景变化的自适应道路检测技术;提出了基于算法集成分段自适应道路检测系统,给出了系统流程及结构;实验结果表明,该方法具有自适应性强、算法设计简便、实现成本低等优点,具有很高的实用意义。
2) integrated algorithm
集成算法
1.
The integrated algorithm can connect crude oil blending linear model,order-oriented short-term scheduling model,nonlinear blending model of products oil and inventory management model together.
该集成算法从订单的实际需求出发,以全厂产量平衡的标准工艺流程为纽带,实时在线计算出所需各种中间油品、各种原油在满足实际需求下的流量及库存变化情况。
2.
As a new integrated algorithm,it appears general and efficient in every line-generating.
在分析传统的Bresenham画线算法及直线扫描转换的具体要求后,为避开传统算法对整条线段逐点计算、判别的弊端,提出以Bresenham算法为基础,充分利用直线的对称性、方向性和扫描转换的分段性,设计了一种更具一般性、高效率的直线生成集成算法,提高了各类直线的生成速度。
3.
An integrated algorithm is proposed which embeds adaptively DFP into the inner iteration of the trust region bundle method and makes the best use of the global convergence of the bundle method and the local fast convergence of the DFP.
对于一类一主多从两层非光滑优化问题，提出了将置信域束法和变尺度法结合起来的一种集成算法。
3) Integration algorithm
集成算法
1.
Study on Bagging Trees Integration Algorithm Based on Block Bootstrap Technology;
基于块状bootstrap技术的Bagging Trees集成算法研究
4) ensemble algorithm
集成算法
1.
ε-insensitive support vector regression ensemble algorithm based on improved Adaboost;
一种改进的支持向量回归集成算法
2.
Ensemble algorithms for training support vector machine based on the double disturbance mechanism;
为了有效提升支持向量机的泛化性能,提出两种集成算法对其进行训练。
6) routing algorithm integration
路由算法集成
1.
Concepts and ideas of energy-consuming balance,tem-porary link/route and routing algorithm integration were presented.
综述了AdHoc网络的基本概念、原理、特点、研究现状和相关研究问题,提出了能耗平衡、瞬态链路/路由、路由算法集成等概念和思想,给出了优化路由选择的数学模型,在此基础上提出了我们自己的基于代价优化、能耗平衡、综合考虑链路状况的优化的路由算法,该算法可以显著提高网络的性能及增加结点和网络的寿命。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条