1) blending function class
混合函数类
1.
Based on the polynomial blending function, a kind of blending function-blending function class and a new type blending function-rational one are deduced.
从多项式型混合函数出发,通过数学变换,构造了一类混合函数—混合函数类。
2) mixed function
混合函数
1.
Quadratic mixed functional uniform B splines with shape parameters;
带形状参数的二次混合函数均匀B-样条
3) blending functions
混合函数
1.
Based on the research of shape control methods of discrete Coons surfaces, the shape control method of continuous Coons surfaces using only blending functions is presented, while taking the first type blended Coons surface as an example.
提出了在固定边界条件下通过改变Coons曲面的混合函数来使曲面变形,并达到预期变形目的的方法,并指出混合函数对Coons曲面形状的影响要受到包括边界曲线在内的边界条件的制约,缺乏必要的边界条件就无法仅凭混合函数来达到所需的变形。
4) blending function
混合函数
1.
A method for achieving the aim of a desired deformation for a curved surface by means of changing the blending function of Coons surface under fixed boundary conditions was put forward.
提出了在固定边界条件下,通过改变Coons曲面的混合函数来使曲面变形,并达到预期变形目的的方法。
5) hybrid kernel function
混合核函数
1.
Support vector machines based on hybrid kernel function;
一种混合核函数支持向量机算法
6) mixed penalty function
混合罚函数
1.
Method of mixed penalty function is used for the linear question, optimum prescription is obtained at the conditions in the paper.
本文特混合罚函数法用子这类线性规划问题从而获得满足一定营养素配比的约束条件，使之成为成本最低的最佳配方，为合理营养的配方组成提供理论依据。
2.
This paper adopted the mixed penalty function method changing the restraint problem to the object function with penalty without restraint,when using the genetic algorithm to optimize the model and considering the characteristic of the model.
阐述了新型换流变压器及配套滤波装置的接线方案和滤波器设计特点,在此基础上建立了以初期投资最小为目标函数的滤波装置数学优化模型,在采用遗传算法对优化模型进行优化设计时,考虑到优化模型的特点,采用了混合罚函数法将有约束问题转化成带有罚项的无约束问题的目标函数。
补充资料：函数逼近，函数类的极值问题
函数逼近，函数类的极值问题
ions, extremal problems in function dasses approximation of ftinc-
】f，r，(r’)一f(r，(r‘’)}《M】r’一r“}“(r’，，“。I一1，!])的f任Cr!一1，l]组成的函数类，则对于n一1次代数多项式子空间贝了在!一1，l]上所作的最佳一致逼近，下列关系式成立: 悠二E‘MH。，”‘”)‘一粤，‘6) ，、_一二，二，，，，、~刀、M，二、。，，r，、忽”厂‘““‘M附rH“，贝:’‘一誉{’·‘万一‘’‘““‘，‘7， r=l，2，…，将这些结果与周期情形下的相应结果进行比较是有所裨益的.当，=1时，(6)，(7)的右端分别等于M凡和M人r+1.如果放弃对最佳逼近多项式的要求，那么就可以获得较强的结果，这些结果实质上改善了在!一1，l]端点处的逼近并保持了整个区间上的最佳渐近特征.例如，对任何f6MH‘，存在代数多项式序列Pn以t)任灾矛，使得当n~的时，下列关系式在t6!一1，l]上一致成立:、f(!)一。。，‘)、·:{{;杯}“二‘一，!- =E(MHa，哭聋)。【(l一tZ)a·‘2+o(l)1.对M评百，(r=1，2，…)也有类似的结果(见【川).关于(最佳及插值型)样条逼近给定在区间上函数类的问题，若干精确及渐近精确的结果(主要是对于低阶样条)已公诸于世(见1151). 就(积分度量下的)单边逼近而言，关于上述函数类用多项式和样条进行最佳逼近的误差估计也已得到了一系列精确的结果(见【14]).在推导这些结果的过程中，实质上利用了最佳逼近在锥约束下的对偶关系. 对给定的函数类叨，寻求其(固定维数的)最佳逼近工具将导致确定所谓的宽度(widih)问题，亦即确定(参考(l)，(3)) 心(，之，幻=运fE(叭，贝，)x， 贝即 d沁(叭，X)==运f者(叭，叽、)，， 田阳(其中下确界取自X的所有N维子空间灾N(及其平移))，以及确定实现这些下确界的(最佳)极子空间问题.心与d万的上界可由E(叨，灾)x和g(叭，叭)x分别给出，对于具体的子空间贝，来说，E(绷，灾)x和扩(绷，哭N)x是已知的.宽度问题中的主要困难是获取下确界.在某些场合下，可借助于拓扑中的Borsuk对映定理丈见18』)而得到这些下确界.在用(。一1阶三角多项式)子空间，荔一，或(关于结点人司。亏数为1的。阶样条)子空间s皿解决函数类M吼及周期函数类wrH“的最佳逼近问题时，已知的上确界E(叭，巩、)x几乎在所有的情况下同时也就是这些函数类的心值.此外，对周期函数类还有姚。一1=姚。.特别有(见[7]，【8]，【1 51，【16」)dZ，l(附妥，C)=dZ。(W蕊，C)二dZ。一(W下.L一)= =dZ。
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参考词条