1) learning into groups
交替学习
1.
Therefore the ANN method is used widely in the fields of predictions of physical quantities This paper presents and establishes an ANN model based on the training method of learning into groups Combining the practice of Geheyan Hydropower project.
人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理 ,具有高度非线性、自适应、自学习等一系列优点 ,广泛应用于物理量的预测预报中 为此提出并建立了基于交替学习迭代算法的人工神经网络模型 ,结合清江隔河岩水电站的实际 ,研究了这种模型在大坝基础渗流量预测中的应用 ,其预报精度较高 ,可望推广应用到大坝安全监控中
2) reward conditioning
酬尝交替学习
3) learning with alternation problems
交替问题学习
6) vicarious learning
代替学习
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
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