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1)  learning error function
学习误差函数
1.
Then the K_L information distance is adopted to be a learning error function, which keeps the consistence with the generalization.
利用神经网络的概率描述,通过研究K—L信息距离和神经网络泛化能力的关系,构造一个新的神经网络学习误差函数
2)  learning error
学习误差
1.
Inherited parameters learning method based on logic stabilization rules is presented to overcome learning error and instability of Baosteel 2 050 mm hot roughing mill and satisfy the requirement of new system learning.
针对宝钢2050热轧粗轧后计算学习有时计算偏差大、学习不稳定以及为了满足新系统遗传系数学习的要求,首先提出学习方法逻辑稳定的概念,给出两个定理作为判据,然后对学习误差进行了分析,并通过推理决策的方式提出基于逻辑稳定判据的遗传系数学习方法,最后对实际系统进行了分析,表明本文提出的方法是正确、可行的。
2.
To solve these problems, based on minimizing the increment of learning errors and combining LVQ and GNG, the authors propose a new growing LVQ method and apply it to text classification.
针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中。
3.
By adding an amending part to the output of the NN to compensate,the influence of many unknown factors on the learning error,the method to adapt the learning rate was construc.
该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。
3)  error function
误差函数
1.
A study of decision feedback blind equalization algorithms based on different error functions;
基于不同误差函数的判决反馈水声信道盲均衡算法
2.
A structural damage identification method based on sensitivity analysis of modal parameter error function;
基于模态误差函数灵敏度分析的损伤识别方法
3.
Study on the methods for computing error function erf x;
误差函数计算方法的研究
4)  Function learning
函数学习
5)  learning function
学习函数
6)  error solution
误差函数解
1.
The concentration curves of iron and nickel interface in the deep drawing steel strip are measured by electron-probe and simulated by error solution of diffusion equation.
首先假设扩散系数与浓度无关,根据电子探针的实验结果,采用无限大扩散偶模型,使用扩散方程的误差函数解对实验结果进行拟合,获得铁镍的互扩散系数;然后考虑扩散系数与浓度有关的一般情况,与常规的玻耳兹曼 俣野法相区别,采用最小二乘法对实验数据进行拟合处理,得到元素浓度分布的曲线方程,从而求得与浓度有关的互扩散系数。
补充资料:部分学习与整体学习


部分学习与整体学习
part learning and whole learning

  部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中,根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分,每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲,整体学习的效果优于部分学习。但是,课题复杂彼此没有意义联系的材料,用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料,用整体学习的效果好。在进行学习时,可以将部分学习与整体学习结合起来,先进行整体学习再进行部分学习,或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习,效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
  
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参考词条