2) Backward recursion
后向递推
3) backward deduction
向后推理
1.
This paper discusses its backward deduction mechanism, that is, its basic tactics, integrated tactic language, tactic s structure, and backward deductions in the integrated tactic environment like XYZ/VERI system.
讨论了ＸＹＺ／ＶＥＲＩ系统的向后推理机制，具体而言是基本策略、集成策略语言、策略的结构以及在这样的策略集成环境中的向后推理过程。
4) backward inference
后向推理
1.
Time courses of forward versus backward inference in reading were examined with naming method, using 2 × 2 × 2 independent design.
采用2×2×2独立设计，以反应时为指标，以较长的语篇为实验材料，利用命名法从工作记忆能力个体差异的角度，探讨被试阅读过程中前向推理和后向推理的时间进程。
6) back running
向后推进
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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