1) regular parametric representation
正则参数表示
2) regular representation
正则表示
1.
In this paper, by the left translation action of the uniform hypergroups, the regular representation and the matrix representation of a uniform hypergroups are given.
通过一致幂群在其自身上的左平移作用,给出了一致幂群的正则表示,进而给出了一致幂群的正则矩阵表示。
2.
In this paper, by the left translation action of the finite volume hypergroups, the regular representation and the matrix representation of a finite volume hypergroups are given.
通过有限容幂群在其自身上的左平移作用,给出了有限容幂群的正则表示,进而给出了有限容幂群的正则矩阵表示。
3.
In this paper,the regular representations and matrix representations of an infinite powergroups are given by the infinite linear group actions on the infinite powergroup.
利用群作用给出了一经线性 (无限 )群在无限幂群上的作用 ,利用这一作用定义了无限幂群的正则表示和相应的矩阵表示 。
3) regularization parameters
正则参数
1.
This paper makes further researches on the Gradient Regularization method, and not only establishes a fresh iterative gradient regularization algorithm in a brief way but also gives a practical way to choose regularization parameters.
本文对梯度正则化方法(GradientRegularizationMethod)作了进一步的研究,给出一种建立了梯度正则化迭代算法和选择正则参数的简明实用方法。
2.
To overcome over-smoothed impedance model edge,we introduce the geologic structures constraints of layers and faults which be achieved by adjusting regularization parameters at layer interfaces and faults.
为了克服波阻抗模型边界过于平滑,在反演中引入地层和断层等构造信息约束,并且通过调整地层分界面和断层处的正则参数值来实现构造约束。
4) regularization parameter
正则参数
1.
Solution properties of Ill-posed problem in adjustment and resolution of regularization parameter;
平差不适定问题解性质与正则参数的确定方法
2.
This paper presents a variational approach using adaptive regularization parameter for keeping the information of edges and denoising largely.
提出变正则参数的变分方法 该方法通过选取随梯度变化的自适应的正则参数 ,达到去噪和保持边缘的目的 通过 5点格式构造出变分模型的离散解法 ,可以避免格林函数的繁琐计
3.
This paper studies the problem of solving the regularization parameters in the regularization method and puts forward a new method for solving the regularization parameters, which uses genetic algorithms based on the generalized cross-validation criterion .
本文研究了正则化方法中正则参数的求解问题,提出了一种新的正则参数求解策略,即利用遗传算法基于广义交叉检验准则求解正则参数,数值模拟验证了该方法的可行性和有效性。
5) cost parameter
正则参数
1.
A method for selecting an optimal cost parameter C in support vector machine(SVM) is presented.
它是通过遗传算法和确定性算法相结合解平衡约束优化问题,求出二分类支持向量机(SVM)中的正则参数C,本文将C作为优化问题中的变量来处理。
6) Regular parameter
正则参数
1.
As to the compact operator equation with mutual perturbation in abstract space, through a choice of regular parameter, we give a kind of majorized regular solution by the regular model.
对于抽象空间中带有双方扰动的紧算子方程 ,借助文献 [2 ]所建立的正则化模式 ,通过先验选取正则参数 ,给出一种优化的正则解。
补充资料：正则表示
正则表示
regular representation
正则表示[此g山rr月声e别”妞d阅;pery几.p皿oe .pe八c-T侧e.皿e] l)代数A的(左)正则表示((left)r咫问ar即-哪ental如n ofan拟罗bm)是A在向量空间E=A上的线性表示(!」1城址比p比sentation)L，其定义公式为L(a)b=ab，对所有a，b〔A.类似地，公式R(a)b‘ba，a，b任A，定义了A的(反)表示，其空间仍是E=A，称为A的(右)正则表示.若A是拓扑代数(乘法对所有变量是连续的)，则L和R也是连续表示.若A是有单位元的代数或半单代数，则其正则表示是忠实的(见忠实表示(几j山间rePresen-恤t沁n)). 2)群G的(右)正则表示〔(对沙t)咫田arreP-resentation ofa脚uP)是G的线性表示R，作用空间是G上一些复值函数的空间E，定义公式为 (R(孕)f)(g，)“f(91夕)，g，g:6G，f已E，这里要求E能分离G的点，并且对所有的f任E及g‘G，函数g一f(g:g)，g，CG，仍属于E.类似地，由公式 (毛(夕)f)(夕，)“f(g一’91)，夕，g，‘G，f‘石，定义了G在E上的(左)正则表示，这里需假定对所有f‘E及g二G，函数。，}~、f.(g一19:)(9.任G)仍属于五.若G是拓扑群，通常要求E是G上连续函数的空间.若G是局部紧的，则G的(右)正则表示是指G在空间LZ(G)上的(右)正则表示，它是藉助于G上右不变Haar测度(Hhal服as耽)所构造的;局部紧群的正则表示是连续酉表示(功七扭卿rePresenta石on)，且左及右正则表示是酉等价的.
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