1) S function
S型函数
1.
Several improved BP learning algorithms are expatiated in the paper,a new BP learning algorithm, automatically adjusting the S function s form is proposed,the new algorithm is proved to be feasible in theory under certain circumstance, a group of formulas of automatically adjusting the S function s form is given.
文中阐述了几种重要的BP算法的改进算法 ,提出了一种新的学习算法 ,即自动调整S型函数形状的算法 ,从理论上证明了此方法在一定前提条件下的可行性 ,给出了进行S型函数形状自动调整的公式。
2) S-type function
S型函数
1.
We approximate the fuzzy Boolean function by the S-type function.
本文用S型函数逼近模糊布尔函数。
4) S Type Functions
S型函数
1.
An Interpolatory Method That Fit The Need of Humdrum Property Based on S Type Functions;
一种满足单调性质的S型函数插值法
2.
With subdivision S type functions,a new interpolation method is studied.
介绍一种可调且单调的 S型函数插值法。
5) Multi-sigmoid function
多S型函数
6) bipolarity's function
双极性S型函数
补充资料：S型函数
分子式：
CAS号：
性质：人工神经网络中常用的非线性变换函数。它是连续的、单调增长的、S型数值函数。S型函数一般有上下极限值[0，+1)或[-l，+1)，当X→∞时，输出→1。S型函数具有一系列的优点，故应用甚广。
CAS号：
性质：人工神经网络中常用的非线性变换函数。它是连续的、单调增长的、S型数值函数。S型函数一般有上下极限值[0，+1)或[-l，+1)，当X→∞时，输出→1。S型函数具有一系列的优点，故应用甚广。
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