2) fast self-configuring arithmetic
快速自构形算法
1.
In order to avoid the problems of slow rate of convergence,easy falling into local minimum and difficulty in determining the number of hidden nodes of the feed-forward neural network in BP algorithm,a fast self-configuring arithmetic was used to train BP neural networks.
针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型。
3) selfstructure learning algorithm
自构形学习算法
1.
The thesis constructs an initial RBF network firstly by training in steps,then optimizes the network s hide layer with modified neural network selfstructure learning algorithm.
本文先采用分步式训练构造初始RBF网络,然后利用改进的神经网络自构形学习算法对所构造的RBF网络的隐层进行优化,最后通过实验结果的分析与对比,验证改进的神经网络自构形学习算法对RBF网络优化的有效性。
4) Circular Self-Configuring Algorithm
循环自构形算法
1.
Study of Circular Self-Configuring Algorithm and Application in Fault Diagnosis of the Blower;
为此，在自构形算法、随机度概念、分治算法思想的基础上，提出循环自构形算法，来解决自构形算法收敛不一致问题。
5) self-constructing algorithm
自构造算法
6) Neural network self-structure learning algorithm
神经网络自构形学习算法
1.
Neural network self-structure learning algorithm is applied in the rule-reasoning layer of the fuzzy-neural network to optimize rules, and the algorithm is expanded in the layers under the rule-reasoning layer of the fuzzy-neural network, and modification of the formulas of the algorithm is combined with adjustment of C1 and C2 , so that the structure of the network can be optimized .
神经网络自构形学习算法用于此类模糊神经网络的规则推理层进行规则优化,并将此算法向网络的低层次上扩展,还可对此算法的各公式进行少许的改动和调整C1和C2的值相结合,达到网络结构优化的目的。
补充资料：策略构形
策略构形
tactical configuration:
[补注]几=l的t一(v，k，几)设计也称为Std皿r系(Steiner system)，并记为S(t，k，v);任一r-(v，k，又)设计有时也记为S*(t，k，v). 无重复区组的非平凡t设计的存在性具有特别的意义(无重复区组是指任一k子集在列出的区组中不能出现两次);这样的t设计称为简单的(simPle).L.Teirlinck(【A3」)解决了一个长期未解决的猜想，他证明了对t的每一个值都存在非平凡的简单t设计.【A4」中列出了已知的t)4的简单t设计的无穷族及。续30的简单t设计的表. 仅有的非平凡的紧密4设计是关联于Mathieu群M23的唯一4一(23，7，l)设计(见【A51一【A7」)，并且对任一固定值s)5，只有有限多个紧密25设计(见【A8」).策略构形[tac康ale咖四ra石叨;TaKT“”ecK，kOH中H-rypa”“:」，亦称战术构形，t设计(t一design)，t一(v，火，又)设计(卜(。，火，几)一deslgn)，。集S上的 t设计是集合S上的一个k子集(区组)系，使得S的每一个t子集恰好出现在几个区组里.2设计类与平衡不完全区组设计类相同(见区组设计(block deslgn)).策略构形的名字是对一个关联系统(incidellce system)而言的，在这里每一个集合关联于恰好k个元素，而每一个元素关联于恰好:个集合.。二k的t设计称为平凡的(trivial).若一个￡设计是非平凡的，那么 t+1簇k簇v一l一t. 对任何、(t，每个t设计也是:设计.任意一个s子集在一个t设计区组里出现的次数几、由下式给出: 、、一({二:)一’(、二立)“，0一‘!·存在一个t设计的必要条件为几、是整数.特别对t)2，每个t设计是一个平衡不完全区组设计. t设计的主要问题是它们的存在性和构造问题.长时间以来，对。>3仅知道几个孤立的t设计;特别是分别与5重可迁Mathieu群M 12和M 24有关的5一(12，6，1)设计和5一(24，8，l)设计(见Mathi印群(Mat」liellgroup))然而在20世纪印年代发现了t设计与编码理论(见码(code)之间的联系(见【3」，[4」)，并且从U个非零坐标的一些向量出发，给出了构造一个属于线性(。，k)码的t设计的方法，这个(n，k)码是一个有限域肠如te fiekl)(见fs]，工7])上。
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