1) DHGF
DHGF算法
1.
An evaluation method for intelligent transportation systems based on DHGF algorithm;
基于DHGF算法的智能运输系统(ITS)评价方法
3) DHGF Theory
DHGF模型
1.
The Research on the Distribution Centers Location Based on DHGF Theory;
文章首先阐述了配送中心选址的基础理论,包括配送中心的概念、功能、类型,影响配送中心选址的内外部因素以及配送中心选址的方法,着重分析了配送中心选址三大方法—离散型选址法、连续型选址法及综合因素分析法的适用范围和优缺点,提出综合因素分析法较前两种方法具有更广泛的适用性和实际性;接着在深入研究综合因素分析法主要模型—德尔斐法、层次分析法、灰色关联度法、模糊综合分析法以及模糊层次法的基础之上,引入DHGF模型,阐述了模型的构造原理和计算步骤,并着重进行模型的优缺点比较,提出DHGF模型在理论上较前五种模型更具科学性和优越性;最后将DHG。
4) DHGF Intergrated Evaluation
DHGF集成评价
5) DHGF model
四元评价(DHGF)模型
6) algorithm
[英]['ælɡərɪðəm] [美]['ælgə'rɪðəm]
算法 [算法]
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