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1) trellis search
格形搜索
1.
The trellis search is with a variant constraint length L_C,1≤L_C≤V-1,where V is the number of PTS subblocks.
这种格形搜索有一个可变的约束长度LC, 1≤LC≤V-1,V为部分传输序列子块的数目。
2) grid-search
网格搜索
1.
Meanwhile,10-fold cross-validation and grid-search meth.
利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。
2.
As the medical diagnose dada an application object, LS-SVM classification hyper-parameters are optimized with grid-search and cross-validation method, carry through to validate the classification performance.
以医疗数据为应用对象,应用网格搜索和交叉验证的方法选择参数,建立最小二乘支持向量机分类器,进行实际验证,并与使用K近邻分类器(K-NN)和C4。
3.
The grid-search method is used to separate the parameter groups, thererore it can run parallel efficiently.
利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率。
3) grid search
网格搜索
1.
Estimation of pharmacokinetic parameters by intelligent grid search(IGS)-Marquardt algorithm;
智能网格搜索-Marquardt联合算法计算药物动力学参数
2.
At the same time,considering the significance of the regularization parameter and kernel parameter in SVM modeling,a kind of layer grid search algorithm was put forward to get the optimum parameters of SVM model.
针对武器系统费用估算中的诸多问题,提出了采用最小二乘支持向量机方法建立费用估算模型,同时考虑到支持向量机建模过程中正则化参数以及核参数的重要性,提出了一种层次化网格搜索算法,并将其用于支持向量机模型参数的优化中。
3.
The grid search and the pattern search were combined as an optimization strategy to optimize the three parameters of the SVM load model,and the more objective and effective cross-validation technique was introduced to train and assess the model.
参数优化时采用了结合网格搜索和模式搜索的组合寻优策略优化支持向量机负荷模型的3个参数,并且引入更加客观高效的交叉验证技术参与模型的训练和评价。
4) grid A* search
网格A*搜索
5) grid searching
网格搜索
1.
A grid searching method with single station for automatic earthquake location, which utilizes 3-component digital waveform records is proposed.
提出了一种利用单个地震台站三分向数字地震波形记录进行单台地震自动定位的网格搜索法。
6) latticework searching
格点搜索
1.
The simulation result shows the regression support vector machines take far fewer times than using the way of latticework searching to get the desired result the efficience is improved greatly and optimal ε is obtained.
本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值。
补充资料：格奥格-奥古斯特-格丁根大学
格奥格-奥古斯特-格丁根大学（georg-august-universität göttingen），简称格丁根大学，位于德国西北部下萨克森州南端的大学城格丁根市，因英王乔治二世创建而得名。始建于1734年，于1737年向公众开放。 历史 始创 1734年时为英国国王及汉诺威大公的乔治二世决定委派其重臣冯·明希豪森在格丁根创办一所大学，旨在弘扬欧洲启蒙时代学术自由的理念，格丁根大学也因此一开欧洲大学学术自由之风气。大学创办之初，即设有神学、法学、哲学、医学四大经典学科，尤以自然科学和法学为重。 18-19世纪 整个18世纪，格丁根大学因其极为自由的科学探索精神和氛围而居于德国大学中心地位。到1812年学校已经发展成为具有图书藏量25万册，被海内外认可的一所现代化大学。拿破仑曾于此研习法律，并言“格丁根是属于全欧洲的”。 格丁根大学初以法学闻名于世。18世纪德国著名国家法学大师皮特曾于此执教半个世纪，而吸引了大批学生求学，奥地利首相克莱门斯·梅特涅，柏林大学的创办者威廉·冯·洪堡都是他的学生。至1837年其建校100年时，格丁根大学因几乎每年法学院注册的学生均占全校在读学生人数的一半以上而被称为“法科大学”。而格丁根大学也因此成为18世纪德国公法学的麦加。 1837年发生了著名的“格丁根七君子事件”，格丁根的七名教授因反对汉诺威国王废除宪法之举而被驱逐出格丁根大学，格林兄弟也在此列，这一事件反映出格丁根的知识份子对自由的热爱与捍卫宪法的勇气。此后，古斯塔夫·胡果和爱希霍恩于19世纪在此执教并成为德国历史法学派的先驱。19世纪末，创造“缔约过失责任”理论的著名民法学家鲁道夫·冯·耶林在此任教。 更让格丁根成为世人瞩目的科学中心的是其自然科学，尤其是数学。被称为“最重要的数学家”的高斯就于18世纪任教于此并开创了格丁根学派。此后，黎曼、狄利克雷和雅可比在代数、几何、数论和分析领域做出了贡献。到19世纪，著名数学家希尔伯特和克莱因更是吸引了大批数学家前往格丁根，从而使德国格丁根数学学派进入了全盛时期。到20世纪初，格丁根已成为无可争辩的世界数学中心和麦加圣地。 19世纪末-20世纪初 这一时期，格丁根大学在全欧乃至世界上的学术地位达到了顶峰。 45位诺贝尔奖得主曾在格丁根大学学习、任教或研究，其中大部分为物理和化学奖，其他为医学、和平及文学奖。不过因为大多数诺贝尔奖都是在20世纪上半叶获得的，其得主多已去世。在这半个世纪从这里走出的诺贝尔奖得主人数位居世界大学第八位，创造了“格丁根诺贝尔奇迹”。此外，德意志帝国时期的“铁血宰相”奥托·冯·俾斯麦，联邦德国前总统里夏德·冯·魏茨泽克及前总理格哈特·施罗德均曾于格丁根大学学习法律。德国大诗人海涅也在此取得法学博士。格林兄弟在此任教并编写了第一部德语词典。现象学大师埃德蒙德·胡塞尔在此任教，哲学家亚瑟·叔本华，社会学大师马克斯·韦伯与尤尔根·哈贝马斯等也先后求学于格丁根。 纳粹时期 1933年希特勒上台，对犹太人进行残酷迫害，格丁根大学也因此受到致命重创，大批知名的犹太籍科学家和学者被迫离开格丁根，去往美国。世界科学的中心立刻从德国转向了美国。 现状 2005年格丁根大学的在册学生人数近2万5千人，其中包括大学生24,398人和博士生643人。教授420名，教研人员共3千多人。它所属的医药学校下设19个中心，其中包括各种各样的诊所。自从1980年以来，该大学已经根据不同学科成立了14个院系。 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
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