1) BP
逆推学习算法
2) backward learning
逆向学习算法
3) recursive leave square
递推学习算法
4) Generalized learning algorithm
推广学习算法
5) backstepping algorithm
逆推算法
1.
A simplified nonlinear robust control algorithm was presented so as to improve the robustness of the designed controller for a nonlinear course-keeping system for ships through simplifying backstepping algorithm,which connected the backstepping algorithm with the closed-loop gain shaping algorithm.
为提高控制器的鲁棒性能,针对非线性船舶航向保持系统,将简化的逆推算法与闭环增益成形算法相结合,设计出非线性鲁棒控制器。
2.
For Norrbin ship mathematical model with nonlinear and uncertain characteristics,the ship steering robust controller was designed successfully based on backstepping algorithm and nonlinear damping algorithm.
针对带有不确定项的Norrbin非线性船舶模型,将逆推算法和非线性阻尼算法相结合,设计非线性船舶航向鲁棒控制器。
6) recursive prediction error learning algorithm
递推预报误差学习算法
1.
Based on the generalized cost criterion, a new recursive prediction error learning algorithm (GRPE) for diagonal recurrent neural networks (DRNN) is presented, which has the second order convergence.
基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。
补充资料：逆推学习算法
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