1) propagation algorithm
传播算法
1.
Analyzing Rules of Active Database Based on Propagation Algorithm;
基于传播算法的主动数据库规则特性分析
2) wave propagation algorithm
波传播算法
1.
Based on the high resolution wave propagation algorithm,a kind of uniform Roe schemes are presented to solve the non conservative Euler equations,which can eliminate nonphysical oscillations near the contact discontinuity.
以波传播算法为基础 ,通过Roe方程近似求解Riemann问题 ,同时采用相同的数值差分格式求解流体动力学Euler方程组和界面方程组。
3) propagator matrix
传播算子法
1.
Based on the 4th-order cumulant slice,which retains the peculiarity of Gaussian noise blindness,the modified propagator matrix method(MPM) is used to reduce the computational complexity and gain a better estimation result in DOA.
四阶累积量的盲高斯性改善了高斯噪声存在情况下的方位估计算法性能,四阶累积量切片同样具有盲高斯性,结合改进的传播算子法(MPM)不但可以降低算法的运算量,还可以改善算法的性能。
4) domain propagation algorithm
域传播算法
5) propagator algorithm
传播算子算法
1.
The conjugate data being rearranged is applied in the propagator algorithm,and the modified propagator algorithm is presented.
将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子方位估计算法。
2.
In this paper, the conjugate data being rearranged is amplified on the propagator algorithm, and the modified propagator algorithm is presented.
将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。
6) back propagation algorithm
反向传播算法
1.
The network is trained by using the improved back propagation algorithm,which can get better effect.
运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,同时采用改进的反向传播算法训练网络,逐步修正网络的连接权值,使权重值更符合实际情况,得到较好的训练效果。
2.
The network is trained using the improved back propagation algorithm, which can get better efficiency and effect.
采用梯形公式的四元组形式表达网络中的隶属函数,利用反向传播算法训练网络,得到较好的训练效率和效果。
3.
In this paper, the back propagation algorithm of a feedforward neural network was used with MATLAB, and a multilayer feedforward neural network was founded for the character distinguishing.
利用前向多层神经网络的反向传播算法 ,即BP算法 ,采用MATLAB软件构建用于特征识别的两层前向神经网络 ,将已知字母经图象处理后对BP网络进行训练 ,此BP神经网络可以成功地识别A ～Z2 6个手写英文字
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