1) Euclidean algorithm
Euclidean算法
1.
But the shortcomings of RSA are indicated at the same time and it will be easier to understand and appreciate the Euclidean algorithm from the poin.
基于网络技术的发展,信息安全性已成为亟待解决的问题,在此,主要利用了试探法,对信息安全技术中的公开密钥RSA算法进行了研究,并对随机素数的产生做了简要的介绍,进一步阐述了RSA算法的时间复杂性,也说明了RSA的一些不足,同时也从试探法的角度上更容易理解和体会Euclidean算法。
2.
In the paper,we calculated the complexity of Euclidean algorithm by using Fibonacci numbers.
利用Fibonacci数列,给出了求最大共因数的Euclidean算法的复杂度。
2) Euclidean iterative algorithm
Euclidean迭代算法
3) Euclidean graphs
Euclidean图
1.
It is proved that λ 1<2 if and only if Γ is one of Dynkin graphs, and λ 1≤2 if and only if Γ is one of Euclidean graphs.
证明了λ1 <2当且仅当Γ是Dynkin图 ,λ1 ≤ 2当且仅当Γ是Euclidean图 。
4) Euclidean distance
Euclidean距离
1.
The Euclidean distance and Dynamic Time Warping(DTW)distance are introduced as similarity measures to solve the above problem using artificial neural network.
通过引入Euclidean距离和Dynamic Time Warping(DTW)距离两种相似性测度,借助人工神经网络分类算法,实现对大量时间序列的特殊模式监测。
2.
A Hand Gesture recognition algorithm is presented,which based on Euclidean distance,computed in the space of Eu-clidean.
提出了一种在距离空间内采用Euclidean距离计算的手势识别算法。
3.
Discriminance of least distance is discussed and discriminance of Euclidean distance is chosen t.
提出一种基于模式识别的故障诊断方法 ,利用传感器检测柴油机燃油压力波形 ,并对波形进行数学建模和特征提取 ;讨论分析了最小距离判别法 ,选用Euclidean距离 ,将其应用到柴油机燃油压力波形的故障诊断中 ,得到相当理想的诊断结果 ,最后给出两个实验例子。
5) Euclidean density
Euclidean浓度
6) Euclidean space
Euclidean空间
1.
It is very difficult to find the formula of support function or radial function of simplices in Euclidean space E~n(n≥2),therefore the deviation metric of two simplices is difficult to realize by Hausdorff metric or radial metric.
关于Euclidean空间E~n(n≥2)中单形的几何不等式,由于支撑函数或径向函数的表达式很难找到,因此一般很难用Hausdorff度量或径向度量来度量两个单形的"偏差",使得涉及单形的几何不等式的稳定性的研究比较困难。
2.
This paper discusses the stability for Multi-Variable Delay Perturbation Problems in The Euclidean Space.
在Euclidean空间中讨论多延迟奇异摄动系统的理论解的稳定性,并得到在系统满足一定条件下,其解是稳定的。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
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