1) high-dimension projected
高维空间映射
2) high dimensional map
高维映射
1.
Classification method of machine learning based on perceptron network of high dimensional map;
基于高维映射感知器网络的机器学习分类方法
2.
Codimension two bifurcation of high dimensional map is analyzed by center manifo ld theory and normal form method under the situation that two real eigenvalues e scape unit circle simultaneously.
应用中心流形 范式方法分析了高维映射在两个实特征值同时穿越单位圆周情况下的余维二分岔 。
3) space mapping
空间映射
1.
Structural optimization by combination of space mapping response surface methodology;
空间映射与响应面法相结合的结构优化
2.
Modified optimization algorithm combining space mapping and response surface methodology;
空间映射与响应面法相结合的改进优化算法
3.
Surrogate models in space mapping are used to determine response surfaces with their associated gradients, and then a fine model is applied to correct the design point for the next .
阐述了响应面近似模型和空间映射技术用于快速模面设计优化的基本原理 为避免数值噪声干扰和求解隐函数敏度 ,提出通过多项式响应面方法构造真实目标和约束的逼近曲面 ,以光滑响应进行全局最优 ;并利用空间映射技术的代理模型确定新的响应面及其梯度 ,经精细模型修正优化方向和设计子域 ,使计算成本降低 算法结合有限元模拟实施 ,通过对金钣拉延成形和回弹补偿的分析证明 ,该算法具有很高的效率和鲁棒性 ,适用于模面设计优
4) Mapping space
映射空间
5) High-dimensional Cat map
高维猫映射
6) self-mapping space
自映射空间
1.
This paper presented a self-mapping space(SMS) model for knowledge representation and uncertainty handling.
通过自映射空间模型作为知识表达和处理不确定性的方法以达到改进目前方法的目的。
补充资料：零维映射
零维映射
zero-dimensional mapping
零维映射【zem~击met‘咖险1 tr.PI，粗;。y~ep皿oe oTo-6P睬eH一e」 一个连续映射(continuous Inapp毗)f:X~Y(其中x与Y是拓扑空间)，使得对任何y〔Y，厂’(y)是(在ind意义下)零维集.零维映射及与之紧密相关映射的应用，把对给定空间的研究化为对另一个更简单空间的研究.因此，许多维数性质及其他基数不变量(见基数特征(eardinale玩让aeterisric))，就从x转到Y(或更常见的从Y转到x)， 例1.任何度量空间X(d如x簇n)，能经过一个完全零维映射(c omPlete zero一dln℃nsional Inapp吨)，映人具有可数基的空间Y(d由IY蕊n)(KaTeToB定理(Katetov theo~)).这里，完全零维指的是对任意“>o及任意y‘f(X)，存在一个邻域U，C=y，它的原象f一’(U，)分裂成为X中直径<。的离散开集系. 例2.若零维映射f:X~Y(X是正规局部连通空间)是完满映射(perfectrr以PPing)，则X的权与Y的权相同(见拓扑空间的权(weight of a topo」o乡calsPaee).晰注，研究臀维瞥置鑫谕，则，‘)咖芜对闭连续映射，它可以扩张到可分度量空间，但对开茬统脾射则不行;见fAll91页.
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