1) random BP method
随机BP算法
2) randomized algorithms
随机算法
1.
Some of the most successful and powerful methods for SAT problems, like GSAT, randomized hill-climbing, Tabu Search, and Simulated Annealing, can be cast into the framework of randomized algorithms.
传统的求解 SAT问题的随机算法主要是对满足解进行搜索 ,在找不到满足解的情况下 ,则无法正确判断问题的可满足性 。
3) random A* algorithm
随机A*算法
1.
By applying random A* algorithm,this paper clears out the biggest obstruction between the genetic algorithm and dynamic route guidance,which is how to get the initial generation of genetic algorithm.
提出了以随机A*算法为基础,运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路,其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍——初始种群的产生。
4) stochastic algorithm
随机算法
1.
On stochastic algorithm for searching generator of limited circle group;
快速查找有限循环群生成元的随机算法
2.
The Convergence of Recursive Stochastic Algorithms;
“Ljung”型随机算法的收敛性
3.
Through the discussion on the simplification of the problems,probability simplifying model was established,the prior probability was produced via experimental analysis,and stochastic algorithm for simplifying initial edge set of traveling salesman problem was constituted.
通过对该类问题的可化简性论述,分析并建立了该类问题初始边集的概率化简模型,经实验分析方式确定了模型中的先验性概率值,并建立旅行商化简初始边集的随机算法。
5) random algorithm
随机算法
1.
The random algorithm can detect the contour and inner and outer information of thermal image.
实验结果表明 ,随机算法的效果较好 ,能满足红外自动目标识别的实际需
6) randomized algorithm
随机算法
1.
Using this heuristic,a novel randomized algorithm for IQ scheduling,named genetic algorithm-like scheduling algorithm (GALSA),is proposed.
GALSA算法所需样点是O(N),因此其复杂性大大低于现有随机算法APSARA。
2.
The principles and methods of application in randomized algorithm designing are presented systematically.
系统地阐述了膨胀图在随机算法设计中的应用原理和方法。
3.
The uncertainty of running time of randomized algorithms provides a better opportunity for asynchronized parallelization.
随机算法的执行时间具有不确定性,这种不确定性为随机算法的异步并行提供了良好的基础,已有许多计算实验表明了随机算法的异步并行可以达到线性甚至超线性的加速。
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