1) genetic attacking algorithm
遗传攻击算法
2) Algorithm Attack
算法攻击
3) attacking algorithm
攻击算法
1.
An attacking algorithm aimed at the k-anonymization algorithm was presented based on the model.
在该模型的基础上针对k-匿名算法,提出一种连续查询攻击算法,该算法将和连续查询相关的一系列快照互相关联,计算出快照的匿名集内每个用户发送查询的概率,从而估计出查询真正的发送者。
2.
Under this continuous query issuing model, two attacking algorithms are proposed for Clique Cloaking and Non-clique Cloaking respectively.
提出一种连续查询发送模型,该模型融合了查询发送时间的间隔模型和连续性模型,针对此模型下的两种k-匿名算法Clique Cloaking和Non-clique Cloaking,分别提出了一种连续查询攻击算法。
4) genetic algorithm
遗传算法
1.
Application of genetic algorithm in estimating kinetics model parameters for syn-thesis O,O-dimethylphosphorochloridothioate;
遗传算法用于估值O，O-二甲基硫代磷酰氯合成反应动力学模型的参数
2.
Optimum design of the horizontal section length in a horizontal well using genetic algorithm;
利用遗传算法进行水平井水平段长度优化设计
3.
Gas production prediction based on genetic algorithm;
基于遗传算法的天然气产量预测研究
5) genetic arithmetic
遗传算法
1.
Application and the param-eter setting of ADRC based on genetic arithmetic;
基于遗传算法的ADRC参数整定及其应用
2.
The fuzzy clustering method based on genetic arithmetic;
基于遗传算法的模糊聚类方法
3.
The optimal design for multi-channels FRA pump with modified genetic arithmetic;
用改进的遗传算法对多信道FRA泵浦源进行优化设计
6) Genetic Algorithm(GA)
遗传算法
1.
On this basis,the genetic algorithm(GA) was introduced by combining Elman neural network to predict the endpoint of converting furnace.
针对这个问题,利用主元分析法将影响因素重组,在此基础上,提出一种基于遗传算法的Elman神经网络模型对铜转炉吹炼终点进行预测。
2.
The generalized regression neural network(GRNN) and the genetic algorithm(GA) are regarded as the artificial intelligence techniques.
广义回归神经网络(GRNN)和遗传算法(GA)都是在模拟人的生理活动进而提出的人工智能技术。
3.
The ALS algorithm,based on the least-square method and genetic algorithm(GA),was proposed for autonomous learning and the construction of FBFN without any human intervention.
ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络的训练,自动产生模糊规则,确定隐含层的节点数。
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