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1)  S-convergence
S-收敛性
1.
S-convergence in LF topological space;
LF拓扑空间中的S-收敛性
2.
Som e new characteristic theorem s of LF alm ost sem i-continuous order- hom om orphism s are given by m eans of the concepts of δ-closure operator, δ-conver- gence and S-convergence ofm olecularnets and fuzzy ideals.
利用分子网和模糊理想的δ-闭包算子、δ-收敛性及S-收敛性等概念给出了LF几乎半连续序同态的一些新的特征定理。
2)  S convergence
S-收敛
3)  s-convergence of net
网的s-收敛
4)  s-multiplier convergence
s-乘数收敛
5)  convergence [英][kən'və:dʒəns]  [美][kən'vɝdʒəns]
收敛性
1.
Convergence Analysis of Stochastic Approximation Algorithms;
随机逼近算法的收敛性分析
2.
The convergence analysis of the general form of model free controller;
无模型控制律一般形式的收敛性分析
3.
On the method of preconditioned [I+S(α)] acceleration convergence of the 2PPJ;
预条件[I+S(α)]加速2PPJ型方法的收敛性
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6)  convergence property
收敛性
1.
The convergence property of iterative process is approved, and formula of iterative initial value is given.
运用迭代法和VC + +编程求解剃前插齿刀设计中的重要参数———剃前插齿刀倒棱渐开线分度圆上的压力角α,同时证明了迭代过程的收敛性,并给出了迭代初值的选取原则。
2.
It was modified and completed that the previous research result on PSO convergence property and proposed a new strategy on parameter selection which did not depend on expert experience.
对已有关于PSO收敛性的研究结果进行了必要的修正和完善,并提出了一种不依赖个人经验的参数选择策略。
3.
Based on the iteration theories of linear equations, the convergence property of CA-CMAC in incremental learning was analyzed.
然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证。
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补充资料：d’Alembert准则(关于级数收敛性的)


d’Alembert准则(关于级数收敛性的)
d'Akmbert criterion (convergence of series)

如果 }u.，1 。一二]u。i则级数可能收敛也可能发散;两个级数 呈兴和呈一菩叫 自矿’m自在都满足这个条件，但第一个级数是收敛的，而第二个级数是发散的. 这个准则是J.d，A肠nbert确立的(1768). J’I，八.均刀p朋uea撰【补注】这个准则也称为比值检验法(mlio馏t)，见[A 11.d，A如咧bert准则(关于级数收敛性的)【d’A如11加时州触.南n(。皿到段咨”沈Of Sed昭);八‘从aM6epa nPo3。奴} 对于数项级数 五u一如果存在数q，O1. ”~田!u。!则这个级数发散.例如，对于一切复数z，级数 杀z” n.I月!绝对收敛，因为 I_”+11 }Z一} l(玲十l)!} 凡~仍}公一} }”:}而对于一切:砖。，级数艺篡1。!广发散，因为 俪」色山」兰兰上=十二. ”~田!n!2一!
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