1) B-spline network of multi-dimension
多维B-spline函数网络
2) B-Spline function
B-Spline函数
1.
Application of B-Spline function in area three-dimensional underground speed model;
B-Spline函数在区域三维地下速度模型中的应用
3) network function
网络函数
1.
Obtaining zero-input response by network function;
利用网络函数求零输入响应
2.
This paper discuss the location of poles and zeros of network function and its instability,and the frequency-domain analysis of analysis of active RC network,emphasis two-orders low-pass negative-gain circuit,and the transient problem of one-order low pass circuit.
通过研讨网络函数的零点与极点分布及和稳定问题,以及有源RC网络的频域分析,着重讨论了二阶负增益低通电路,以及一阶低通电路的过渡过程等问题。
3.
This paper presents a method to explain relations between network function and frequency characteristic of an electric circuit clearly in class.
本文试图探讨如何在“电路原理”的课堂教学中讲解网络函数与频率特性之间的内在联系。
4) network functions
网络函数
1.
Then the symbolic network functions can be obtained from NED.
给出网络展开图的概念和运算规则 ,指出网络展开图中从根到末稍每个路径的值就是网络行列式展开式中的一个有效项 ,从而由网络展开图得到符号网络函数 。
5) Uniform hyperbolic polynomial B-Spline basis
均匀双曲多项式B-Spline基
6) multi weighted value function neural network
多权值函数神经网络
1.
Takes the safe application of the intelligent mobile phone as its carrier,integrates the advantages of PCA and multi weighted value function neural network for face identification,makes use of nonlinear multi weighted value function neural network to refine multi components,and multi weighted value function neural network face identification.
该文以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势,利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别。
2.
This paper takes the safe application of the intelligent mobile phone as its carrier,integrates the advantages of PCA and multi weighted value function neural network for face identification,makes use of nonlinear multi weighted value function neural network to refine multi components and achieve face identification.
以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA,Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势,利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别。
3.
This paper takes the safe application of the intelligent mobile phone as its carrier,integrates the advantages of PCA and multi weighted value function neural network for face identification,makes use of nonlinear multi weighted value function neural network to refine multi components,and multi weighted value function neural network face identification.
以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势,利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别。
补充资料：网络函数
| 网络函数 network functions 表示线性电网络的激励与响应关系的一种函数。网络中的激励、响应可以是电压或电流，于是网络函数有4种类型：①激励与响应均为电压(流)时，网络函数是转移电压(流)比。②激励是电压、响应是电流时，网络函数称为转移导纳。③激励是电流、响应是电压时，网络函数称为转移阻抗。④激励电压(流)和响应电流(压)同在一个端口时，网络函数称为驱动点导纳(阻抗)，又称驱动点函数。对网络函数性质的研究是电网络理论中有重要意义的课题。网络综合（研究满足给定响应特性的网络设计方法）的理论便是在这一研究的基础上建立起来的。 |
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