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1)  estimation of unknown function
未知函数估计
2)  estimation unknown parameter
未知参数估计
3)  unknown function
未知函数
1.
By means of the conditions of total differential equation,in this paper are given the integral factor and general solution of one kind of differential equation and are obtained the differential equations that satisfy the unknown functions in some of total differential equations, thus are found the unknown functions and their general solutions.
利用全微分方程的条件 ,给出一类微分方程的积分因子及通解公式 ,得出几类全微分方程中未知函数所满足的微分方程 ,获得未知函数及全微分方程的通
2.
In this paper, using the linear substitution of unknown function, obtains a nec-essary and sufficient condition for three order linear homogeneous differential equation with variable coefficients to be three order linear differential equation with constant coefficients.
运用未知函数的线性变换,获得三阶变系数线性齐次微分方程化为三阶常系数线性微分方程的一个充要条件。
3.
The estimation of unknown function in a class of integro-sum inequalities has been proved by inductive approach and methodology of inequalities.
利用数学归纳法和不等式技巧证明一个已知的积分和不等式中未知函数的估计式成立。
4)  unascertained function
未确知函数
1.
Expectation of unascertained function and its application;
未确知函数的期望及其应用
2.
Then the concept of the unascertained sequence Of number and the general unascertained function limit are given on the basis of the concept of the unascertained distance, finally the law of limit operation is established.
本文在未确知集合中定义未确知距离,由此建立未确知空间概念,在未确知距离概念基础上定义未确知数列和一般未确知函数极限概念,并且建立极限的运算法则。
3.
Conception and subtraction operations of the unascertained functions and some applied examples are given.
利用所定义的未确知函数的概念来表示某些信息 ,它推广了文〔1〕中有关概念 ,包含了连续型随机变量的表示。
5)  function approximation
函数估计
1.
Reinforcement learning function approximation algorithm based on linear average;
基于线性平均的强化学习函数估计算法
6)  estimating function
估计函数
1.
Blind source separation based on optimally selected estimating functions;
基于选优估计函数的盲信号分离
2.
Secondly, based on the semiparametric theory, an estimating function is constructed and the corresponding learning algorithms are proposed.
基于此,采用半参数统计方法构造超定盲信号分离的估计函数,给出相应的学习算法;理论证明了该算法具有等变化性和分离矩阵的非奇异特性,并借助于源信号数目未知且动态变化的计算机仿真验证了其有效性。
3.
Firstly, the semiparametric statistical approach is introduced into the BSS, and an estimating function for the semiparametric statistical approach in BSS is proposed, from which a learning rule is obtained.
将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分离中,给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知,混合矩阵列满秩时,盲分离半参数统计模型的估计函数,得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法。
补充资料:参数估计的收敛性
      在一定条件下对系统的参数进行估计时,随着测量数据的增多,参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法,它适用于固定样本的估计和递推估计(见递推估计算法)。20世纪70年代后期,出现常微分方程方法,它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
  

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参考词条