1) optimizing train methods
优化训练法
2) training optimization
训练优化
1.
Depending on existing experimental data,mathematical model is built,and the estimation parameters for both statistical and single data sample are introduced to evaluate the performance of BP neural network,at the same time,we utilize those parameters to complete structural optimization and training optimization,which promote the accuracy of the network.
依据现有的试验数据,建立了基于BP神经网络的数学模型,并给出了网络在多次训练的统计性评价参数,以及单次样本泛化性能的评价参数,并利用这些参数实现了网络的结构优化和训练优化,得到了比较精确的网络模型,成功预测了复合材料的失效数据,拓宽了计算复合材料失效的范围,同时可以对复合材料的失效分析和试验设计进行指导。
3) optimal training
优化训练
1.
Selection and optimal training of decathlon athletes;
十项全能运动员的选材及优化训练
4) optimization of training set
优化训练集
5) training set optimization
训练集优化
6) grouping training and composing optimizer
分组训练合成优化算法
补充资料：单纯形优化法
分子式：
CAS号：
性质：简称单纯形法。利用多维空间中的一种凸图形(即单纯形)移动实现实验参数优化的一种动态调优方法，每一次选用的试验条件是根据前一次实验的结果来选定的。斯彭德莱(W. Spendley)等1962年首先提出了基本单纯形，1965年奈尔德(J. A. Nelder)等提出了改进单纯形优化法，变固定步长为可变步长，并引入了反射、扩大与收缩规则，加速了优化过程，它的特点是计算简便，不受因素数目的限制，当因素增多时，试验次数并不增加很多，只需进行不多次数的实验就可找到最佳的试验条件。
CAS号：
性质：简称单纯形法。利用多维空间中的一种凸图形(即单纯形)移动实现实验参数优化的一种动态调优方法，每一次选用的试验条件是根据前一次实验的结果来选定的。斯彭德莱(W. Spendley)等1962年首先提出了基本单纯形，1965年奈尔德(J. A. Nelder)等提出了改进单纯形优化法，变固定步长为可变步长，并引入了反射、扩大与收缩规则，加速了优化过程，它的特点是计算简便，不受因素数目的限制，当因素增多时，试验次数并不增加很多，只需进行不多次数的实验就可找到最佳的试验条件。
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