1) ant colony rule set learning
蚁群规则学习算法
2) Ant-Q System algorithm
Q-学习蚁群算法
3) Rule learning algorithm
规则学习算法
4) ant-group rule
蚁群规则
1.
The first algorithm based on ant-group rule.
第一个算法基于蚁群规则,该算法能够用于预测将来具有最高可能性的查询。
5) ant colony algorithm
蚁群算法
1.
Application of ant colony algorithm in sinter burdening of mixed and uniformed ore;
蚁群算法在烧结混匀矿配料中的应用
2.
Displacement back analysis based on ant colony algorithm and neural network;
基于蚁群算法和神经网络的位移反分析
3.
Ant Colony Algorithm in Chemistry and Its Application in First Derivative Fluorescent Spectra Analyzing;
化学蚁群算法与多组分导数荧光光谱解析
6) ant colony system
蚁群算法
1.
Solving appoint order form job problem based on ant colony system;
基于蚁群算法求解物流订单派送问题
2.
The application of ant colony system in vertical line locus of imagine matching;
蚁群算法在直接生成数字高程模型中的应用
3.
Job Shop scheduling with uncertain processing time based on ant colony system;
基于蚁群算法的不确定条件下的Job Shop调度
补充资料：逆推学习算法
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