1) stochastic estimator learning algorithm
随机估计学习算法
1.
Based on analysis of the current congesting algorithm,a new congesting control mechanism is proposed,which employs SELA (stochastic estimator learning algorithm) and fuzzy logic controller.
在分析了目前的拥塞控制算法的基础上 ,将随机估计学习算法 (SELA)和模糊逻辑的知识引入拥塞控制 ,提出了新的拥塞控制模型 。
3) stochastic learning of the cumulative(SLC)
基于累计量的随机学习算法
4) computer study
计算机学习
5) stochastic gradient estimate algorithm
随机梯度估计法
1.
The direct algorithm of generalized predictive control was applied in the electro-hydraulic servo system of cold rolling mill,which adopted stochastic gradient estimate algorithm to estimate parameters of the controller on-line.
在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。
6) Learning Motivation on information technology
学习计算机动机
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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