1) M-Viterbi algorithm
M-Viterbi算法
2) Viterbi algorithm
Viterbi算法
1.
Performance analysis and simulation of GMSK demodulation based on Viterbi algorithm;
基于Viterbi算法的GMSK信号解调性能分析与仿真
2.
Application study of improved viterbi algorithm;
一种改进Viterbi算法的应用研究
3.
Basing on Viterbi algorithm,some strategies for the improvement are offered.
提出一种算法,用来高效地完成训练语料的大量工作,并解决好训练语料的扩充问题,然后基于Viterbi算法提出一些改进之策,结合训练语料工作完成后的结果在二元模型基础上,采用不同规模的训练语料对同一规模的测试语料进行测试、比较与分析,并提出模型的改进方向。
3) Viterbi-like algorithm
Viterbi-like算法
4) List Viterbi
List Viterbi 算法
5) classical Viterbi algorithm
经典Viterbi算法
1.
Based on the general best search localization algorithm a under-control best search localization algorithm is introduced by improving the classical Viterbi algorithm.
以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。
6) constrained Viterbi algorithm(C-VA)
约束Viterbi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