1) minimum mean entropy difference criterion
最小均熵差准则
1.
As the development of minimum mean variance criterion,the minimum mean entropy difference criterion is introduced by means of data entropy and data entropy difference and is applied to data analysis and pattern cluster.
作为最小均方差准则的拓广,本文从数据熵、数据熵差引进最小均熵差准则,并应用于数据与模式聚类;给出基予最小均熵差准则的动态聚类算法与系统聚类算法,最后通过一个应用示例说明这一最小均熵差准则模式聚类的有效性与优越性。
2) least-mean-square-error criterion
最小均方差准则
3) minimum entropy criterion
最小熵准则
4) MMSE
最小均方误差准则
1.
Study and Simulation of Direct Blind MMSE Equalization in Troposcatter Communication;
根据文献中提出的基于二阶循环统计量的直接盲均衡算法,依据最小均方误差准则,对接收到的信号进行过采样,构造了一个线性的分数间隔均衡器,并用它来均衡对流层散射信道,获得了较好的均衡效果。
5) Least-Mean-Square(LMS)
最小均方误差准则(LMS)
6) Criterion of weight least mean square
加权均方误差最小准则
补充资料：最小熵产生原理
见不可逆过程热力学。
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