1) Prony algorithm
Prony算法
1.
Design of fuzzy power system stabilizer based on Prony algorithm;
基于Prony算法的模糊电力系统稳定器设计
2.
Application of Prony algorithm based on EMD for identifying model parameters of low-frequency oscillations
基于EMD的Prony算法在低频振荡模态参数辨识中的应用
3.
In this paper,on method of cycle signal analysis,it proposes a kind of cycle signal analysis method based on PRONY algorithm.
经过对周期短(窄)脉冲信号的实验,这种直接构造的PRONY算法在周期信号中能达到有效、准确的分析结果。
2) Prony method
Prony算法
1.
Fault line detection for single-phase-to-earth faults in the neutral indirectly grounded system based on Prony method;
基于Prony算法的小电流接地系统单相接地故障选线研究
2.
Improved Prony method for online identification of low-frequency oscillations in power systems;
电力系统低频振荡在线辨识的改进Prony算法
3.
The combine of a dummy apparatus technology and a prony method gives prominence to the high performance, integration and maneuverability characteristics.
工程实践中经常会涉及到暂态参数的测定,把虚拟仪器技术和prony算法结合起来,既突显了虚拟仪器高性能,高集成,可操作性强的特点,又体现了prony算法用于分析衰减信号时更加精确、合理的优势。
3) Prony arithmetic
Prony算法
1.
Harmonic measurement based on wavelet denoise and extending Prony arithmetic;
基于小波去噪和扩展Prony算法的谐波检测
4) iterative prony method
迭代Prony算法
5) multi-machine Prony algorithm
多机Prony算法
1.
Through impreved multi-machine Prony algorithm,it can b.
通过改进的多机Prony算法直接对多机曲线进行信息提取,可以更多地反映系统的振荡信息,并且各机组的振荡模态能够显示该机组对振荡模式的参与程度。
6) expansion Prony algorithm
扩充Prony算法
1.
Parameter estimation of synchronous generator fault of short-circuit based on expansion Prony algorithm;
同步发电机短路故障参数的扩充Prony算法辨识
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