1) CLARA algorithm
CLARA算法
1.
Analysis and implementation of CLARA algorithm on clustering;
聚类分析中CLARA算法的分析与实现
2) Clara mine
Clara矿
1.
The mixing processes of ground waters, spring waters, surface waters and mine waters in the Clara mine are simulated using the program PHREEQC in the systems either closed or open to CO2.
不同类型的水的混合可能引起溶解和沉淀作用的发生,从而导致混合水具有全新的完全不同于混合前的性质,应用PHREEQC模拟了Clara矿区地下水、泉水、地表水及矿坑水在相对于二氧化碳气体封闭的或开放的体系中的混合作用。
3) Clara cells
Clara细胞
1.
Effects of N-acetylcysteine on Clara cells and CC16 in rat COPD model;
N-乙酰半胱氨酸对COPD大鼠Clara细胞及CC16的影响
2.
Objective To investigate the effects of N-acetylcysteine(NAC),erythromycin(ETM) and dexamethasone(DEX) on the number of Clara cells and secretion of Clara cell secretory protein(CC16) in rat chronic obstructive pulmonary disease(COPD) model.
目的观察N-乙酰半胱氨酸(NAC)、红霉素和地塞米松干预对大鼠慢性阻塞性肺疾病(COPD)模型Clara细胞数量及其分泌蛋白CC16表达的影响。
3.
Objective To observe the effect of passive smoking on Clara cells and secretion of Clara cell secretory protein (CC16) in rat lung tissue and to find some relations between passive smoking and chronic inflammation in the lung.
目的研究被动吸烟不同时间大鼠肺组织Clara细胞及其分泌蛋白CC16的变化,以探讨被动吸烟与肺部慢性炎症性疾病发生的关系。
4) Clara cell
Clara细胞
1.
The relationship between pulmonary Clara cell secretory 16-kd protein and bronchial asthma;
Clara细胞分泌蛋白CC16与支气管哮喘的关系
2.
Morphological Change of Clara Cells in Rats with Endotoxemia;
内毒素血症大鼠Clara细胞数量和形态学变化
3.
Expression of Clara cell secretory protein in airways of rat asthma remodel;
大鼠哮喘模型Clara细胞及其分泌蛋白的表达
5) NCL-CLARA clustering
NCL-CLARA聚类
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