1) the splitting method
原始分解算法
1.
Several enconomical methods in difference computation,which include the method of Taylor expansion, the splitting method, the method of compensated computation in deducted region, the method of self-controled time step, are discussed on the basis of difference scheme of explicit and complete square conservation.
其中包括：泰勒展开法、原始分解算法、区域“扣除──补偿”法以及自动调节步长法。
2) primary decomposition
原始分解
3) raw score method
原始分数法
4) primal-dual decomposition
原始-对偶分解
1.
Based on stochastic programming theory,two types of decomposition algorithms,primal-dual decomposition algorithm and Benders decomposition,were given;both of which can partition the variables into two sets-x and y.
以二阶段随机规划为例,给出了两种分解算法:基于内点的原始-对偶分解算法和基于Benders分解的算法,此两种算法都是通过将多阶段随机规划中的变量加以分解,生成一系列只含有单变量的规划问题,通过对这些小规模确定性规划问题的求解构造迭代过程,最终收敛到原问题的最优解。
5) primal-dual algorithm
原始-对偶算法
1.
A Primal-Dual Algorithm for the Parametric Shortest Path Problem;
参数最短路的原始-对偶算法
6) Primal-Dual Circle Algorithm
原始-对偶圈算法
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