1) mutual approximation algorithm
相互逼近算法
1.
The paper puts forward a mutual approximation algorithm based on steepest descend method.
基于最速下降法的基本思想 ,提出了相互逼近算法 ,用以解决信贷风险决策过程中 ,利润曲线和风险曲线寻求公共最优近似解的问题 。
2) approximation algorithm
逼近算法
1.
Quantitative risk analysis of structure resonance disaster during earthquake based on approximation algorithm;
基于逼近算法的结构共振震害定量风险分析
2.
From this, the optimal policy problem of the model is solved and its finite-horizon approximation algorithm is given, and in which the state space this algorithm involved is countable.
在不改变状态空间可列 性的条件下,把该模型转化为[5]中的一般化折扣模型,从而解决了其最优策略问题,并 且得到了该模型的有限阶段逼近算法,其中该算法涉及的状态是可列的。
3.
By using the resolvent operator associated with(G,η)-monotone mappings,an existence theorem of solutions for this kind of variational inclusions is estaslished a new approximation algorithm is suggested,and the convergence of iterative sequences generated by the algorithm is proved.
利用(G,η)-单调映象的预解算子技巧,建立并讨论了这种变分包含解的存在性定理,也提出了一个新的逼近算法,证明了由此算法产生的迭代序列的收敛性。
3) algorithm
[英]['ælɡərɪðəm] [美]['ælgə'rɪðəm]
逼近算法
1.
The iterative algorithms are given and the existence and convergence theorems are proved to be the solution to that kind of problems.
研究了一类新的关于模糊映射的完全广义变分包含问题 ,给出了解的逼近算法 ,证明了这类问题解的存在定理和序列收敛定理 ,推广了 N。
5) decomposition and interactive approximation algorithm
分解与交互逼近算法
6) ε-approximation algorithm
ε逼近算法
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