1) machine regression

机器回归
4) error regression

机误回归
5) regression machine

回归机
1.
Surface reconstruction method based on support vector regression machine

基于支持向量机回归机的曲面拟合技术
6) Non-Positive Kernel Regression Machine

非正定核机器回归
1.
First of all, based on the study of Non-Positive Kernel Regression Machine method, we propose Improved Non-Positive Kernels Machine Regression method which each sample regression error must be constrained besides total regression error was constrained.
首先,本文对非正定核机器回归方法(简称NPKMR)研究的基础上,提出了一种对总体回归误差约束的基础上进一步对每个样本点的回归误差进行约束的NPKMR改进方法(简称INPKMR),从而提高了非正定核机器回归方法的回归精度和泛化性能。
补充资料:磁耦合机制和沙兹曼机制
解释太阳系角动量特殊分布的两种理论。太阳质量占太阳系总质量的99.8%以上,但其角动量(动量矩)却只占太阳系总角动量的1%左右,而质量仅占0.2%的行星和卫星等天体,它们的角动量却占99%左右。太阳系角动量的这种特殊分布,是太阳系起源研究中的一个重要问题。1942年,阿尔文提出一种"磁耦合机制"。他认为,太阳通过它的磁场的作用,把角动量转移给周围的电离云,从而使由后者凝聚成的行星具有很大的角动量。他假定原始太阳有很强的偶极磁场,其磁力线延伸到电离云并随太阳转动。电离质点只能绕磁力线作螺旋运动,并且被磁力线带动着随太阳转动,因而从太阳获得角动量。太阳因把角动量转移给电离云,自转遂变慢了。
1962年,沙兹曼提出另一种通过磁场作用转移角动量的机制,称为沙兹曼机制。他认为,太阳(恒星)演化早期经历一个金牛座T型变星的时期,由于内部对流很强和自转较快,出现局部强磁场和比现今太阳耀斑强得多的磁活动,大规模地抛出带电粒子。这些粒子也随太阳磁场一起转动,直到抵达科里奥利力开始超过磁张力的临界距离处,它们一直从太阳获得角动量。由于临界距离达到恒星距离的量级,虽然抛出的物质只占太阳质量的很小一部分,但足以有效地把太阳的角动量转移走。沙兹曼也用此机制解释晚于F5型的恒星比早型星自转慢的观测事实。晚于F5型的恒星,都有很厚的对流区和很强的磁活动,通过抛出带电粒子转移掉角动量,自转因而变慢。然而早于F5型的恒星,没有很厚的对流区,没有损失角动量,因而自转较快。
1962年,沙兹曼提出另一种通过磁场作用转移角动量的机制,称为沙兹曼机制。他认为,太阳(恒星)演化早期经历一个金牛座T型变星的时期,由于内部对流很强和自转较快,出现局部强磁场和比现今太阳耀斑强得多的磁活动,大规模地抛出带电粒子。这些粒子也随太阳磁场一起转动,直到抵达科里奥利力开始超过磁张力的临界距离处,它们一直从太阳获得角动量。由于临界距离达到恒星距离的量级,虽然抛出的物质只占太阳质量的很小一部分,但足以有效地把太阳的角动量转移走。沙兹曼也用此机制解释晚于F5型的恒星比早型星自转慢的观测事实。晚于F5型的恒星,都有很厚的对流区和很强的磁活动,通过抛出带电粒子转移掉角动量,自转因而变慢。然而早于F5型的恒星,没有很厚的对流区,没有损失角动量,因而自转较快。
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