1) Learning Algorithm of Autonomic Learning Subspace
自主学习子空间学习算法
1.
Research and Application on Learning Algorithm of Autonomic Learning Subspace Based on DFL;
基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究
2) LSM
学习子空间算法
1.
Recognition of A Limited Chinese Character Set Based on Improved CLAFIC LSM Algorithm;
基于改进型CLAFIC学习子空间算法的有限汉字集识别
3) PCALSM
PCA学习子空间算法
1.
This paper is to realize the optical character recognition on grey scale level by adopting learning subspace method of principal component analysis(PCALSM).
应用效果也表明 ,采用 PCA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别 ,取得了较好的效果 ,实用价值较
4) subspace learning
子空间学习
1.
Spatially Smooth and Complete Subspace Learning Algorithm
空间光滑且完整的子空间学习算法
2.
Neighborhood preserving embedding(NPE) is a subspace learning algorithm,which has the property of preserving local neighborhood structure on the data manifold.
保持近邻嵌入(NPE)是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构的属性。
3.
An efficient nonlinear subspace learning method,kernel neighborhood preserving projections(KNPP),is developed.
提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影。
5) learning subspace
学习子空间
1.
Orbits generated lattice algorithm of learning subspace in Lie-group Machine Learning(LML);
李群机器学习(LML)的学习子空间轨道生成格算法
2.
Orbits generated theory of learning subspace and its algorithm in Lie-Group machine learning (LML);
李群机器学习(LML)的学习子空间轨道生成理论及算法初探
3.
Research and Application on Orbits Generated Algorithm of Learning Subspace in Lie-Group Machine Learning (LML);
本文在李群机器学习(LML)的理论框架上,以李群机器学习的代数模型、几何模型、学习的公理系统为基础作进一步研究,给出了李群机器学习的学习子空间轨道生成算法,将该算法应用于人群分类,葡萄酒化学成分分类以及大豆等八个专用数据集的分类,取得了满意的结果。
6) self-learning operator
自学习算子
1.
A particle swarm optimization algorithm with self-learning operator is designed to tackle the traveling salesman problem.
针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能。
2.
In this paper,the CSA was improved in following sides:(1) self-learning operator of immune network was introduced to enhance local exploitation ability; (2) uniform design method was adopted to generate the initial antibodies; (3) separation method of objective and constraints was introduced to handle state-variable constraints.
为此,拟引入免疫网络自学习算子,均匀设计方法,以及目标与约束分离的处理机制,构建改进的克隆选择算法(ICSA),并将其用于状态变量带约束的间歇反应器和乙醇生物反应器的动态优化等实例,效果良好。
3.
To improve the efficiency of the Particle Swarm Optimization,self-learning operator is constructed.
本文利用粒子群优化算法求解VRP,为了提高求解效率,通过构造自学习算子、微粒的重新编码及运算规则的重新定义,使PSO算法能够处理离散问题,把微粒群算法应用于VRP问题的求解中,通过仿真证明了提出方法求解VRP问题的有效性和优越性。
补充资料：代表学习
代表学习
representative learning
代表学习(representativ。一earning)关国心理学家D，P.奥苏贝尔的用语，指掌握单个符一号或一组符号的意义的学习，即学习它们代表什么。主要内容是词汇学习，学习单词代表什么。单词可以代表自然界、社会和观念中的对象、情境、概念或其他符号。这种代表关系，对尚未开始学习语言的儿童来说是毫无所知的，为了与他人交往，他们必须逐步弄懂需要掌握的单词所代表的意义。其心理机制就是在他们的认知结构中，相应地建立起符号和它所代表的事物或观念之间的等值关系。 愧欣坤撰戚立夫审)
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参考词条