1) ISODATA
迭代自组织算法
2) Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA)
迭代自组织数据分析算法
3) adaptive iterative algorithm
自适应迭代算法
4) Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique(ISODATA)
迭代自组织数据分析方法(ISODATA)
5) self organizing algorithm
自组织算法
1.
Moreover, based upon the improvement of the self organizing feature map algorithm of Kohonen, the structural self organizing algorithm for GFCMAC(SOGFCMAC) was proposed.
为提高CMAC的非线性逼近能力 ,通过引入Gauss基函数和基于相似测量的寻址策略 ,提出一种新的Gauss基函数模糊CMAC网络 (GFCMAC) ,并进一步在对Kohonen的自组织映射算法进行改进的基础上 ,提出了GFCMAC的结构自组织算法 (SOGFCMAC) 。
2.
In this paper, in according to a lot of new achievements about Fuzzy Mathematics and ANN, we use Self Organizing Algorithm and Gene.
本文主要应用模糊数学和人工神经网络发展的新成果,将自组织算法和遗传算法(GA)作为模糊神经网络的学习方法,探索了对复杂数据信息进行提取的新途径。
6) Self-organizing algorithm
自组织算法
1.
On the base of a brief introduction of GMDH algorithm, this paper discusses the problems of the forecast of stock market based on the self-organizing algorithm.
在简要地介绍GMDH算法的基础上,讨论了基于自组织算法的股市预测问题。
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条