1) GLR algorithm
GLR算法
1.
New probabilistic syntactic analysis parser based on GLR algorithm
基于GLR算法的新型概率句法分析器
2.
The algorithm unites GLR algorithm with neural network, and the shift-reduce parsing decision of GLR parser was simulated by a back-propagation neural network so as to improve its flexibility.
提出并实现了一种基于神经网络的GLR(GeneralizedLR)句法分析算法,该算法结合神经网络自学习、自组织和并行分布处理等优点,以BP神经网络结构模型取代了GLR算法的分析表,模拟其移进和归约动作,通过计算网络输出来分析句法结构。
2) GEWMA
GLR
1.
In this paper we not only present the asymptotic estimation of the ARL for the exponentially weighted moving average(EWMA),generalized EWMA(GEWMA)and general- ized likelihood ratio(GLR)control charts but also compare the detection performance by the numerical simulation among the four charts:EWMA,GEWMA,GLR and CUSUM in.
我们给出了三个控制图,即EWMA,GEWMA和GLR的ARL估计,并通过数值模拟比较了4个控制图监测均值变点的效果和差异。
3) Distributed GLR
分布式GLR
1.
A Distributed GLR Scheme for Mobile Networks;
移动网络中一种分布式GLR设计方案
4) Model of GLR
"GLR"模型
5) GLR distance measure
GLR距离测度
6) generalized likelihood ratio (GLR)
一般似然比(GLR)
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