1) burning algorithm
燃烧算法
1.
Enhanced burning algorithm for optimal path planning
基于改进燃烧算法的最优路径规划
2) "aggregate-combustion arithmetic"
"集合燃烧"算法
3) combustion calculation
燃烧计算
1.
CAD System for Heat Equipment in Ceramic Industry(Ⅲ) Fuel refernce standard transformation and combustion calculation;
陶瓷工业热工设备CAD系统开发及应用 (Ⅲ) 燃料基准转换及燃烧计算
2.
The effect of adding limestone into CFB boiler on the combustion calculation in CFB boiler is introduced.
介绍循环流化床锅炉加入石灰石后,对锅炉燃烧计算的影响,以及燃煤消耗量、石灰石消耗量、所需空气量、产生烟气量等数据的详细计算方法。
4) Computational combustion
计算燃烧
5) burning method
燃烧法
1.
Preparation of Al_2O_3-ZrO_2 composite powders by carbon-enwrap burning method;
炭黑包裹燃烧法制备Al_2O_3-ZrO_2复合粉
2.
The choiceness ratio of recovery is 68% for decided microelements by sublimation method,while the choiceness ratio of recovery is 64% by burning method.
通过分别对样品进行燃烧和升华两种前处理方法的研究对比,得出用升华的方法处理自然硫样品对于其微量元素的测定可靠性大,所测定微量元素回收率的优良率是68%,燃烧法处理后测定微量元素回收率的优良率是64%。
3.
In this paper, the Ce3Fe5O12 nanopowder was composed of nitrate which was the main raw material by burning method.
以硝酸盐为主要原料,燃烧法制备了Ce3Fe5O12纳米粉,粉体的平均粒径在20～30nm,其化学组成与目标产品相符。
6) combustion
[英][kəm'bʌstʃən] [美][kəm'bʌstʃən]
燃烧法
1.
Study on preparing superfine ZnAl_2O_4 powder by combustion method;
燃烧法制备铝酸锌超细粉体的研究
2.
The fluorescent powder CaAl2O4∶Eu2+,Nd3 has been successively synthesized with the combustion method at lower temperature(600℃) , the influence of the content of the rare-earth ions Eu2+ and Nd3+ and the igniting temperature on the properties of fluorescent powder is invested.
应用燃烧法在较低温度(600℃)下成功合成了CaAl2O4∶Eu2+,Nd3+荧光粉,并研究了稀土离子Eu2+和Nd3+含量及点火温度对荧光粉发光性能的影响,确定了合成余辉亮度大、持续发光时间长的荧光粉时,稀土离子的最佳掺量和最佳合成温度。
3.
A new type of blue long afterglow phosphors with a general formula Sr 2 MSi 2 O 7 :Eu 2+ ,Re(M:Alkaline earth;Re:rare earth)have been prepared by combustion technique in the first time.
首次采用燃烧法在600~800℃下快速合成了Sr2MSi2O7:Eu2+,Re蓝色新型长余辉材料,合成时间约十分钟,燃烧反应时间约2~3分钟,测试了材料的XRD衍射、激发和发光光谱及余辉亮度。
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