1) robust evaluation function
鲁棒评价函数
1.
In this paper a robust evaluation function method fo.
在分析过拟合现象产生原因的基础上,总结前人研究成果,提出了构造鲁棒评价函数的基本思想和充分条件。
2) robust function
鲁棒函数
1.
It is independent of feature detection algorithms,using the scan line as the matching unit,using the robust function as the matching cost function and using the ordering constraint to detect and correct errors in each matching unit in the disparity map.
该方法独立于特征点的检测算法,先以扫描线作为匹配单元,然后以鲁棒函数为匹配代价函数,最后用顺序约束对每一匹配单元的视差图进行检测与校正。
2.
The control system is evidently improved by self-tuning control, robust function and dead-time tracking measures.
介绍ＡＬＣＥＭ钢液面控制系统的结构与调节原理，分析系统存在的问题，应用自校正控制技术及鲁棒函数与时滞跟踪措施对系统进行改进，取得良好的效果。
4) Robust performance assessment
鲁棒性能评价
5) robust loss function
鲁棒损失函数
1.
In order to increase the generalization ability of SVM(support vector machine),a robust loss function is given.
为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。
2.
Aiming at the normal Gaussian distributional noise,greater breadth noise and oddity point noise of product sales series and combing a designed robust loss function with wavelet kernel function,we propose a new waveletν-support vector machine,named as robust waveletν-support vector machine (RWν-SVM).
针对产品销售时序具有正态高斯分布、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种鲁棒损失函数,并采用小波核函数,由此得到一种新的小波ν-支持向量机,即鲁棒小波ν-支持向量机(Robust wavelet ν-support vector machine,RWν-SVM)。
3.
To inhibit the normal Gaussian distributional noise,greater amplitude noise and singular points of product sales series,a robust loss function was designed,and a new support vector machine was obtained,named robust ν-support vector machine(Rν-SVM).
产品销售时序通常具有正态高斯分布、幅值较大、奇异点等混合噪音,为此,设计了一种鲁棒损失函数,得到一种新的支持向量机,即鲁棒ν-支持向量机。
6) objective function robustness
目标函数鲁棒性
1.
The paper described the strategies for feasibility robustness and objective function robustness respectively subjected to both probabilistic and non-probabilistic uncertainties in detail and proposed hybrid probabilistic and non-probabilistic models for structural robust design.
讨论了同时存在概率不确定性量和非概率不确定性量时可行鲁棒性和目标函数鲁棒性的实现策略,提出了基于概率和非概率混合模型的结构鲁棒设计方法。
2.
The paper describes the strategies for constraint function robustness and objective function robustness respectively subject to probabilistic and non-probabilistic uncertainties and proposes an approach to robust design of structures with probabilistic and non-probabilistic uncertainties.
提出了在概率不确定性和非概率不确定性同时存在时的约束函数鲁棒性和目标函数鲁棒性的实现策略及结构鲁棒设计方法。
补充资料：鲁棒性
| 鲁棒性 robustness 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单劻路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。 |
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参考词条