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1)  dynamic domain reduction
动态域归约
1.
To guarantee the testing quality and decrease the testing cost , a dynamic domain reduction method is introduced to the automatically generated test cases on CSM, which is used to specify object oriented program .
在利用有限状态机描述面向对象程序基础上给出了状态覆盖测试算法 ,同时引入动态域归约原理实现测试用例的自动生
2)  dynamic support constraint
动态支持域约束
3)  perfect reduced field of set
完全归约集合域
4)  Dynamic recurrent
动态递归
1.
The system identification of diesel based on dynamic recurrent neural network;
动态递归神经网络在柴油机系统辨识中的应用
2.
In order to improve the dynamical characteristics and system ability of the neural network,a modified neural dynamic recurrent network based on input,output and hide layers is proposed.
分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。
5)  dynamic statistical model
动态回归
6)  Dynamic Recursion
动态递归
补充资料:动态电路复频域分析


动态电路复频域分析
complex frequency-domain analysis of dynamic circuits

  dongto}dlonlu卞uP一ny日fenx{动态电路复频域分析(eomplex frequeney-domain analysisof dynamie eireuits)用拉普拉斯变换方法分析动态电路。作为数学工具,拉普拉斯变换是一种积分变换,常用以求线性常系数微分方程和偏微分方程的解。线性非时变集总参数动态电路是用常系数线性常微分方程描述的,线性非时变分布参数电路是由相应的偏微分方程描述的。因而,对于这些电路可借助拉普拉斯变换方法进行分析。 拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换方法简称拉氏变换方法。拉氏变换可分为单边拉氏变换和双边拉氏变换。此处只介绍单边拉氏变换的定义。 设时间t的函数f(t),当t。。时,上式的积分收敛,则f(t)的拉氏变换存在。使以上关系成立的最小的。。值称为收敛坐标。F(s)也称为f(约的象函数,而f(t)称为F(,)的原函数。给定一原函数f(t),可由定义式求其象函数;反之,由一象函数F(:)可按下式求其原函数f(t)、一二(5)〕一、(才)一瑞{:‘:二F‘了)一d‘,·>一 根据拉氏变换的定义式,可以求出不同的原函数f(t)的象函数F(s)。许多数学手册上都载有f(t)和F(、)对应关系的表以供查阅。表中所给出的是常用函数的拉氏变换关系。 常用函数的拉氏变换表┌────┬──────────────┬───┬───────┐│f(t) │F(s) │…f(t)│F(s) │├────┼──────────────┼───┼───────┤│u(t) │ 一│……冬│ 1 ││e一以 │ 1/s │ │。。/(52+a,8)││Cos田ot │1/(s+a)l │ │ n!/s+, ││ │s/(52+。8) │ │ │└────┴──────────────┴───┴───────┘ 拉普拉斯变换的一些墓本性质在利用拉氏变换方法分析动态电路时,借助拉氏变换的一些性质可使问题简化。其主要性质有:若丫「fl(t)〕~Fl(、)、丫[f:(t)]一尸:(s)、犷[f(t)]=尸(s),则 (1)线性:对任何常数kl、kZ有 牙[klf:(t)+k:九(t)]一k,F,(s)+kZF:(s) (2)对t微分厂、「df(约门”,、,,。、之之},-一下下一l一Sr气百夕一j、UZ ‘a不山(3)对t积分、「{1_、(·)d·」一F(·)/·十f一’(。,/·式中f一,(0)一 (4)延时:f(约d:t。是正常数,有即f卜设 g「f(t一t。
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参考词条