2) EWMA method
EWMA方法
1.
This paper first makes an analysis on the price risk of material purchase,which is a complicated network of great diversities,and introduces VaR model and parameter estimate with EWMA method.
原料采购是一个极富变化的系统工程 ,在分析其价格风险的基础上 ,介绍VaR模型及其参数的EWMA方法估计 ,并把它应用于企业采购过程中的风险定量分析。
3) Delta-EWMA approach
Delta-EWMA方法
4) EWMA-chart
EWMA-图
6) EWMA control chart
EWMA控制图
1.
Study on EWMA control chart for the process clustering based on monte carlo method;
蒙特卡罗方法的过程聚类EWMA控制图研究
2.
The ARL of EWMA control chart based on the multi-mixture distribution;
多元混合分布的EWMA控制图的平均链长
3.
Performance analysis and optimization of EWMA control chart based on Markov chain model;
基于马尔可夫链模型的EWMA控制图性能分析与优化
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