1) synthesis of switching network algorithm
开关网络综合算法
2) combinational switching network
联合开关网络
3) Switch network
开关网络
1.
After finishing the development flows including general purpose TUA ports design, UUT test points-instruments matching, switch network design and TUA engineering design, a general purpose TUA can be worked out automatically.
建立了一整套通用适配器自动设计流程,在依次完成通用端口设计、UUT测点资源匹配、适配器开关网络设计、相关工程设计后即可实现自动设计一个通用适配器的目的。
2.
Each cluster consists of a numberofsub-clusters which areconnected by a switch network.
分析了综合化航空电子核心处理系统的需求,设计了综合化航电核心处理系统IAPS——分布式计算机体系结构,IAPS采用双余度FC光纤网络连接多个机群,每个机群是由多个子机群通过开关网络互连组成。
3.
Through analyzing the power flow in a switch network,a calculation method and formula and its program block diagram of conductance ratio of every switch are put forward in this paper.
通过对开关网络的潮流分析,得出实际运行条件下计算开关网络中各开关电导比的公式和求解方法,并给出了程序框图。
4) switching network
开关网络
1.
Logic modeling and algorithm of relay secondary circuit based on switching network;
基于开关网络的继电保护二次回路逻辑的模型与算法
2.
This paper presented a method to get the minimum connection matrix from a generalized switching network.
给出了一种提取广义开关网络中两节点间“最小”连接矩阵的方法。
5) switched network
开关网络
1.
Analysis of switched network by Fourier transform;
应用傅里叶变换分析开关网络
2.
The main difficulty to analyze the switched networks is the nonlinearity, and the changing topological structure in period.
开关网络分析的主要困难在于电路的非线性和电路拓扑结构的周期性变化。
3.
Adopted the model, the switched networks can be analyzed in time-domain with nodal approach and the case of inconsistent initial conditions resulted from the ideal switch model can be avoided.
实例表明,这种模型具有编程容易、仿真时间短的优点,适用于开关网络的建模和仿真。
6) switched networks
开关网络
1.
In allusion to the inconsistent initial conditions and the presence of impulsive voltages and currents at the switching instants, a numerical method based on the differential nodal equations is presented for analyzing piece wise linear switched networks.
针对开关网络分析中开关瞬间的不一致初始值和冲激电压或冲激电流的存在 ,提出了一种基于微分形式结点方程的分析分段线性开关网络的数值方法 。
补充资料：神经网络BP算法
分子式：
CAS号：
性质：它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
CAS号：
性质：它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
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