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1)  Gaussian circuit
类高斯函数电路
1.
Several kernel CMOS circuits for radial basis function(RBF) networks are proposed,including current type absolute circuit,mean square root circuit,and an adjustable Gaussian circuit.
提出了可构成径向基函数(RBF)神经网络的CMOS模拟单元电路,包括绝对值电路、电流求均方根电路和类高斯函数电路
2)  gaussian functions profile
高斯类函数分布
3)  Gauss-type membership function
类高斯隶属函数
4)  Gaussian function
高斯函数
1.
Application of Gaussian function in the mathematics contest;
高斯函数在数学竞赛中的应用
2.
Theoretical analysis shows that the modulation distribution at the front and back imaging plane is a Gaussian function.
该算法对调制度分布序列中极值位置附近的部分数据点利用高斯函数进行拟合,从获得的拟合曲线求出调制度极大值的真实位置,该位置对应的扫描距离即为对应点的高度信息。
3.
This model mainly depends on the smoothing effect of Gaussian function to create the edgeflow vector field.
该模型主要利用高斯函数的平滑作用产生边缘流场。
5)  Gauss function
高斯函数
1.
An expansion of Gauss function to approximate nuclear potential;
运用高斯函数展开逼近原子核位势
2.
An important property for the Gauss function;
高斯函数的一个重要性质
3.
A Brief Discussion about the Method of Solving the Problems in Gauss Function;
高斯函数问题求解方法简析
6)  Gaussian kernel function
高斯核函数
1.
Taking the sample features of the object to be grasped and requirements for the task into consideration,we use the radial basis function(RBF) neural network with the Gaussian kernel function as its base function to represent the complex nonlinear mapping relationship between the grasp mode and the sample features of the object to be grasped.
考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。
补充资料:高斯函数模拟斯莱特函数
      尽管斯莱特函数作为基函数在原子和分子的自洽场(SCF)计算中表现良好,但在较大分子的SCF计算中,多中心双电子积分计算极为复杂和耗时。使用高斯函数(GTO)则可使计算大大简化,但高斯函数远不如斯莱特函数(STO)更接近原子轨道的真实图象。为了兼具两者之优点,避两者之短,考虑到高斯函数是完备函数集合,可将STO向GTO展开:
  
  
  式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上,轨道指数为ζS,量子数为nS、l、m 的STO;g是GTO:
  
  
  其变量与STO有相似的定义;Ngi是归一化常数:
  
  
  rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数;K是用以模拟STO的GTO个数(理论上,K→∞,但实践证明K只要取几个,便有很好的精确度)。
  
  ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS=1 时固定K值的ci和(i=1,2,...,K),然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数,而且,ci不依赖于ζS,因而ζS=1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
  

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