1) Shape from Shading(SFS)
SFS
1.
On Improving Determination of Normal to Surface in Shape from Shading(SFS) through Division of Surface into Four Types of Patches;
研究一种专门用于 SFS(由图像的明暗重构物体表面三维形状 )结合其它辅助信息的条件下 ,提取光滑物体表面方向信息的 SFS算法。
2) SFS
SFS算法
1.
To improve the fidelity of 3D reconstruction,this paper uses a PSO algorithm to optimize the SFS algorithm and adopts the basic test function to perform emulation and comparisons.
为了提高三维重构模型的逼真度,本文把智能优化算法中的PSO算法应用在SFS算法改进中,并应用基准测试函数对算法进行仿真比较,最后分析了算法的性能效率与收敛性。
3) SFS composite material
SFS复合材料
1.
A SFS composite material is a three-layer laminate with a waterproof moisture-permeable film sandwiched between two spun-bonded layers.
SFS复合材料利用两层纺粘布保护中间的防水透湿膜,弥补了膜强力不足的缺陷;利用膜的防水性、阻隔能力赋予材料防水透湿性能、阻隔性能。
4) linear shape from shading
线性SFS问题
5) superfluorescent source(SFS)
超荧光光源(SFS)
6) Spectral fluorescence signature (SFS)
特征光谱荧光标记(SFS)
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