1) Richardson-iterative Algorithm
Richardson算法
1.
Studies of the Richardson-iterative Algorithm;
本文用奇异值分解(SVD)得到了Richardson算法的迭代表达公式,并建立了算法收敛的充分必要条件。
2) Lucy-Richardson algorithm
Lucy-Richardson算法
1.
Restoration of pinhole images using Lucy-Richardson algorithm;
Lucy-Richardson算法用于针孔图像的恢复
3) Richardson-Lucy algorithm
Richardson-Lucy算法
4) Richardson-Urbanke algorithm
Richardson-Urbanke算法
1.
In order to implement efficient encoding,a class of nonbinary quasi-cyclic low-density parity-check(QC-LDPC) codes is proposed,which can be encoded with Richardson-Urbanke algorithm.
为了实现有效编码,提出一类可以利用Richardson-Urbanke算法的非二元准循环低密度校验码(QC-LDPC)码。
5) Richardson extrapolation method
Richardson外推算法
6) regularized Lucy-Richardson(LR) algorithm
正则化Lucy-Richardson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