1) trust utility function
信任效益函数
2) profit function
效益函数
1.
Prediction of state variables and profit function for cephalosporin C fed-batch fermentation;
头孢菌素C发酵过程状态变量及效益函数预报方法
2.
A novel approach for the on-line prediction of the profit function was proposed based on neural networks.
提出了一种基于神经网络的效益函数预报方法。
3.
Research shows that the profit function is the most direct and sensitive variable of the fermentation process.
效益函数是发酵过程运行状态的最直接、最灵敏的一个指标,因此,实时地获得它的实际值和预报值对于过程优化调度十分关键。
3) benefit function
效益函数
1.
Scheduling algorithm in grid resource based on the benefit function of deadline and budget
基于时间期限和预算效益函数的网格资源调度算法
2.
Research on grid resource scheduling algorithm based on benefit function drive
基于效益函数驱动的网格资源调度算法研究
3.
Analyzing the features of some typical replication strategies in a collaborative data grid environment and building a benefit function that implies the collaboration among grid nodes to replace local data replication,a replication strategy is proposed taking the benefit function as basis.
通过分析数据网格中几种经典的副本管理策略的特点,针对网格这样一个协作计算的环境,提出了基于效益函数的副本管理策略,构建具有协作涵义的效益函数作为网格节点替换本地数据副本的依据。
4) utility function
效益函数
1.
Fair subcarrier allocation based on utility function value in OFDM wireless networks;
基于效益函数值的OFDM无线网络公平子载波分配
2.
An algorithm for dynamic subcarrier allocation(DSA)based on cross layer optimization is proposed by formulating downlink subcarrier allocation in multiple user wireless OFDM networks as maximizing the total utility function.
将多用户OFDM无线网络下行链路子载波分配优化建模为最大化总体效益函数,本文提出了一个基于跨层优化的动态子载波分配算法(DSA)。
5) merit function
效益函数
1.
A class of merit functions for the second-order cone complementarity problems and a global error bound;
二阶锥互补问题的一类效益函数与全局误差界
2.
Based on the homogenization effect of min max principle,a new merit function is presented,so that a self adjusting function is embedded into perturbed KKT conditions for primal dual interior point methods.
基于极大极小原理的“均匀化”作用 ,构造了一个新的效益函数 ,从而在原 -对偶内点方法的摄动KKT条件里嵌入一种自调节功能。
3.
In this paper, we give a more general merit function, and its lots of properties are also discussed.
提出了一较广泛的效益函数,研究了这一效益函数的许多性质,为进一步提出有效的算法奠定了理论基础。
6) belief functions
信任函数
1.
The connections among random sets, rough sets,and belief functions are discussed.
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识 ,介绍了一个新的领域———粗糙集的基本概念及其有关进展 ,提出了基于随机集的研究框架 ,进一步用随机集去描述粗糙近似算子 ,并讨论了随机集、粗糙集和信任函数之间的关
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。
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。
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