1) R-line algorithm
R-line 算法
1.
In this paper a careful study of typical projection trajectories was proposed based on a newly introduced R-line algorithm.
本文基于新兴的 R～line 算法的特征对锥形束典型的投影轨道的重构区域及其离散化对重构精度的影响作了深入的研究, 并推导了在 R-line 算法下锥形束重构投影轨道的相关定理。
2) line by line algorithm
Line-by-Line算法
3) on-line algorithm
on-line算法
4) Worst-case bounds
on-line LS 算法
5) m-line method
m-line法
1.
The efficient refractive indexes of different modes in three-lay slab wave-guide are experimentally measured by the m-line method.
实验用m-line法测得三层平板波导在不同阶导模下的有效折射率,通过解光波导的色散方程,采用计算机编程拟合,有效的得出了介质薄膜的厚度和折射率,并给出了各阶模式的光场在波导中的分布。
6) R-SF parameter
R-SF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