1) Basic algorithm
基本算法
1.
According to the definition of angular speed and angular acceleration, the basic algorithm of nonlinear differential equation is given.
根据角速度和角加速度的定义,给出了处理非线性微分方程的基本算法,用计算机形象直观地模拟了悬点振动单摆的运动。
2) rudimentary algorithm
基本的算法;基本算法
3) basic division algorithm
基本除法算法
4) basic sequential algorithmic scheme(BSAS)
基本顺序算法
5) basic genetic algorithm
基本遗传算法
1.
In order to improve basic genetic algorithm’s premature convergence and random roam and verify improved algorithm’s application effect in civil engineering,the article brings forward four improved measures,with which adaptive and improved genetic algorithm came into being.
为了改进基本遗传算法的早熟收敛、随机漫游,验证改进后的算法在土木工程中的应用效果,提出4点改进措施,形成自适应遗传算法。
2.
Based on basic genetic algorithm theory and its practice course that this paper uses,some improved measures to its shortcomings are presented: by means of the chaos serial s properties of "ergodicity,randomness,regularity",original population is generated;the strategy that the best individual is saved and the worst individual is replaced .
基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群;采用最优个体储存、最差个体替换策略。
3.
In view of poor convergence and partially converge of basic genetic algorithm(BGA),an new improved algorithm,two-stage genetic algorithm is proposed.
针对基本遗传算法(简称BGA)常常存在局部收敛以及收敛解精度不高等方面的不足,提出了一种改进的算法——两阶段遗传算法,给出了算法的结构及具体的实施策略,进而利用Mark-ov链理论和仿真技术分析了该算法的收敛性能,结果表明该算法具有操作简单、鲁棒性强等特点,不仅可以有效地避免寻优过程中的“早熟”现象,而且在很大程度上能提高最优解精度,适合于大规模、高精度的优化问题。
6) simple genetic algorithm(SGA)
基本遗传算法(SCA)
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