1) L-BFGS
L-BFGS
1.
The concept and method of multiobjective optimization combined with L-BFGS and NSGA-Ⅱ algorithm were applied to the optimization of inverse planning in intensity modulated radiation treatment in this paper.
针对调强放射治疗(IMRT)逆向计划的优化问题,提出了基于L-BFGS和Pareto最优解的多目标遗传算法———NSGA-Ⅱ算法的调强放射治疗计划多目标混合优化方法。
2) L-BFGS-B algorithm
L-BFGS-B算法
3) L BFGS method
L-BFGS算法
4) L-BFGS method
L-BFGS方法
5) L-BFGS iterative method
L-BFGS迭代法
6) L-BFGS-B
L-BFGS-B
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。