1) MDFP
变尺度学习算法
2) variation scale chaos
变尺度混沌算法
1.
The mathematic model is then optimized with the method of variation scale chaos.
将横向结构简化成T型材,从DNV(挪威规范)中提取相应的约束条件,以单个横向结构重量最轻为目标函数建立数学模型,采用变尺度混沌算法对其进行优化设计。
3) DFP variable scale algorithm
DFP变尺度算法
1.
To improve constringent speed of wavelet neural network,a improved weighted algorithm,which combines the method of negative gradient descent with DFP variable scale algorithm,is presented in the paper.
为了提高小波神经网络的收敛速度,文章提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期采用梯度下降法迭代,当寻优过程开始接近最优时,更改寻优算法,使用DFP变尺度算法。
4) varisized projection method
变尺度投影算法
5) Huang variable metric method
Huang族变尺度算法
1.
This papre presents a new proof method for Dixon theorem in Huang variable metric method that has profound effect for unconstrained minimization problem.
本文对无约束非线性规划的Huang族变尺度算法中具有重要影响的Dixon定理,给出了新的证明。
6) restrain alteration size method
约束变尺度算法
补充资料：逆推学习算法
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