1) bayesian-regularization neural networks
贝叶斯正则化神经网络
1.
For the specific layer interface, the processing parameter was forecasted based on bayesian-regularization neural networks(BRNN), which was certificated by means .
针对具体层间界面形状,基于贝叶斯正则化神经网络预测工艺参数,并借助MPI软件的co-injection模块检验。
2) Bayesian-Regularization neural networks(BRNN)
贝叶斯正则化神经网络(BRNN)
4) Bayesian regularized neural network
贝叶斯规整化神经网络
1.
Bayesian regularized neural network prediction model for molecular blood-brain barrier partitioning;
贝叶斯规整化神经网络模型预测化合物分子的血脑屏障通透性
5) Bayesian neural networks
贝叶斯神经网络
1.
A novel model based on Bayesian neural networks for prediction of protein secondary structure is provided and a comparison of the performance of Bayesian neural networks(BNN) with traditional BP neural networks(BPNN) is made.
提出了一种新的基于贝叶斯神经网络(BNN)的蛋白质二级结构预测方法。
6) Bayesian-Gaussian neural network
贝叶斯-高斯神经网络
1.
In order to make full use of the data obtained from the dynamic response process of the nonlinear dynamic system,a novel Bayesian-Gaussian neural network based on sliding-window(SW--BGNN)is proposed which combines the Bayesian reasoning formula with the Gaussian assumption.
为了充分利用非线性动态系统响应过程中的数据,本文提出了一种基于滑动数据窗口(sliding data window)的贝叶斯-高斯神经网络(SW-BGNN)模型。
补充资料：正则化
正则化
regularization
正则化fr卿Ila蛇口d皿;pel，”p“3叫。，」 对于不适定问题(ili一posed problen招)构造关于初始数据的小扰动是稳定的近似解法(亦见正则化方法(爬洲a血王如n此thod)). B.只.Al，:eHHH，A.H.T拟“幻日撰【补注】“正则化”概念在数学中是相当一般的，它的含意已远远超过了处理不适定问题的正则化方法本身.它至少包含着下面两个交织在一起的思想. l)数学对象A由一个更正则的对象A雌作系统代换，一般要使得(A雌)咤=A雌. 2)定义函数的值或对象的其他概念，而该值或概念是事先未予定义的(或者为无穷大，不确定，……).为此经常用一个合适的族(一个形变(由角亡几吐1011))，将上述对象置于族中，对该族中一切接近上述对象的对象定义函数值或者概念，然后取合适的极限.另一个技巧是除去“系统无穷大”，所使用的各种正则化方法的细节主要取决于特定的情况.也经常使用其他术语代替“正则化”，用来描述这种方法和技巧，譬如“正规化”，“重正规化”，“非奇异化”，“奇异性分解”， 上面l)或2)(或两者)意义下的正则化例子有:正则化序列(参见序列的正则化(记孚面血以沁nofs叫uena治))，正则化算子和正则化解法(见不适定问题(沮一卯s司problen招);正则化方法(碳刻ari左山n服山团);积分方程，数值方法(i血脚l叫Ua石ons，nunrncalrr犯比Lods);F理dI幻Im方程，数值方法(Fre小hohn eq珑川on，nu“犯riaUn坦th以七))，最优化理论中的罚函数和其他正则化技术(见数学规划(灯以山既圈石司prog艺rnm止侣);罚函数法(体蒯tyftmctions，n犯让lodof))，各种重正规化方案(见重正规化(代泊。几阳面必石。n))，正规化和非奇异化格式及其变形(见正规概形(nonT以1 sche-此);奇点的分解(心olution of 51爬刘面胎))，分布的正则化(见广义函数(罗理几如沮几nctlon))，Stunn·Liou-访Ue算子的正规化的迹(见S如团.U俐币血问题(StunnLiouville prob」em))，和H沮笼成一S如耐血算子(H丑比找-Sc垃相dt opera加r)的正则化特征行列式. 还有一个例子是用来定义泛函积分和量子场论中的某些无穷行列式(或其商)的乙函数正则化(欢扭-丘山以ion玛卿」面巨tion).其作法如下:令A是一个合适的算子，例如加plaCe或加place一氏1枉2而算子，定义它的广义C函数(罗】le爪血时欢扭一几nction) 心，(s)=艺*二’，其中又。在A的谱上取值(计算重数).至少在形式上有C’(、)l、一。二一艺。fog(*。)，这就提供了一个机会，由下式来定义C函数正则化行列式(欢饭一允扭无。n娜刘肚访习de加1和inant) det(A)二exP(一心’(s))}:二。
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