1) MoM and GTD algorithms
MoM与GTD算法
2) GTD-MM technique
GTD-MOM技术
3) MOM
[英][mɔm] [美][mɑm]
MOM法
1.
The electric field integral equation (EFIE) of the periodical structures is first changed into the matrix equations of frequency derivative and matrix equations of the induced currents using MOM.
采用MOM法将周期结构的电场积分方程转化为关于感应电流的矩阵方程和频率导数矩阵方程 ,并根据Pade逼近理论由给定频率处的频率导数感应电流确定周期性结构在任一频率入射波照射下的感应电流 ,进而计算周期性结构的电磁感应电流宽带特性。
2.
The method of moments (MOM) in conjunction with the asymptotic waveform evaluation (AWE) technique is applied to calculate the broadband electromagnetic scattering performance of one-dimensional frequency selective surfaces (FSS) at first time.
首先采用MOM法将平面波照射下FSS的电场积分方程 (EFIE)转化为关于感应电流的矩阵方程 ,并由该方程确定频率导数矩阵方程(MEFD) ;再在所考虑的频带内的某一给定频率处求解MEFD ,得到给定频率处的频率导数感应电流 ;最后根据Pade逼近理论由给定频率处的频率导数感应电流确定周期性结构在任意频率入射波照射下的感应电流。
3.
The EFIE is changed into the Fredholm matrix equation of the second kind when the method of moment (MOM) is applied to the EFIE.
计算结果表明Lanczos AWE技术可大大加快MOM法的计算速度。
4) MOM-FZ method
MOM-FZ法
5) Method of Moment(MoM)
矩量法(MoM)
1.
Taking Low-frequency method of moment(MoM) and high frequency physical optics(PO) method hybrid technique as an example,hybrid algorithm based MOM-PO is presented to accurately calculate the high resolution electromagnetic scatter characteristics of the electrically large-size targets,it is helpful to improve calculating precision effectively and enhance the calculating speed.
本文以低频矩量法(MoM)和高频物理光学法(PO)混合为例,提出了基于MoM-PO混合算法来精确求解电大尺寸目标的高分辨电磁散射特性,有效地提高了计算精度,改善了计算速度,为快速有效地解决复杂电大尺寸目标的高分辨特征提取提供了良好的途径。
6) moment of method (MOM)
矩量方法(MOM)
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