1) inverse model controller
迭代逆模控制算法
2) Iterative Algorithm based on Fuzzy Control Theory(IAFC)
模糊控制迭代算法
1.
After analyzing and summarizing the problem of key design in JTC encryption system,an Iterative Algorithm based on Fuzzy Control Theory(IAFC) in place of G-S was proposed,and the comparison with G-S and Sleek Revise(SR) algorithms was given.
分析总结了基于JTC的光学加密系统密钥设计问题,提出了采用模糊控制迭代算法来代替G-S算法生成密钥,并与利用G-S算法和平滑修正法所得密钥进行了对比。
3) iterative inverse algorithm
迭代逆算法
4) inverse iteration
逆迭代法
1.
A dynamic condensation technique via inverse iteration method;
基于逆迭代法的结构动力缩聚技术
2.
4 and 5,and then combines the improved single step perturbation method with the Rayleigh-Quotient inverse iteration method of Ref.
提出了一种结构动力学拓扑重分析的单步摄动逆迭代方法:首先将新增加的自由度通过动力缩减方法凝聚到原始自由度上;然后用单步摄动法求出初始结构自由度和增加自由度上的修正特征向量;再用瑞利-商逆迭代法对整个自由度的近似特征向量进行逆迭代,并最终采用瑞利商获得修改结构的近似特征值。
5) inverse iteration method
逆迭代法
1.
The principle of the inverse iteration method is stated and the method is applied to one kind of form-finding process.
阐述了逆迭代法的基本过程与原理,并将其运用于预应力索结构的一类形状确定问题。
2.
Generally a series of eigenvaluse from low to high and corresponding eigenvectors can be obtained, by using inverse iteration method to solve eigenvalue.
用逆迭代法求解特征值问题 ,可以依次得到一系列由低到高的特征值和相应的特征向量。
6) Iterative fuzzy control
迭代模糊控制
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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