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1)  drift inequality
漂移不等式
2)  Varying Rigidity Drift
不等刚度漂移
3)  pattern drifting
模式漂移
1.
In the application of ART-2 neural network, it is found that there is a characteristic of “pattern drifting” when processing the single-direction gradually changing patterns.
ART 2神经网络在处理单方向渐变的模式输入时具有模式漂移的特点 ,机器人在静态环境中运动依赖这种特点 ,但在动态环境中模式漂移的特点却会对机器人的安全造成威胁 。
2.
Lack of pattern drifting also exists and the causes for this lack were analyzed.
传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不同影响的思想,对传统的ART2神经网络算法进行了改进。
3.
Final-ly,the problem of"pattern drifting"is successfully resolved by applying the refinement algorithm to the ART-2.
最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。
4)  Imbalance Drift
不平衡漂移
5)  asymmetric drift
不对称漂移
6)  oil drift model
油漂移模式
补充资料:Harnack不等式(对偶Harnack不等式)


Harnack不等式(对偶Harnack不等式)
quality (dual Hatnack inequality) Harnack in-

【补注】一直到G的边界的H助nack不等式,见【AZI.l翻..‘不等式(对停H山丸朗k不等不)[ Har.改沁-勺函勺(d切红Hat’I犯‘k如为uaJ卿);rap.姗二p魄HcT助(月加湘oe)] 给出正调和函数的两个值之比u(x)/“(y)的上界和下界估计的一个不等式,由A.Hai,剐火(汇IJ)得到.令u)0是n维E议当d空间的区域G中的一个调和函数;令E。(y)是中心在点y处半径为;的球{x:}x一y!<;}.若闭包万了刃.CG,则对于所有的、“凡(,),o0是常数,亡“(省:,…,氛)是任一。维实向量,叉‘G.不等式(2)中的常数M仅依赖于又,A,算子L的低阶项系数的某些范数以及G的边界与g的边界之间的距离. fy,1, …粤馨 对于形如u:+Lu“0的一致抛物型方程(算子L的系数可以依赖于t)的非负解:(x,t),类似于1压ar-恤比不等式的不等式也成立.在此情形下,对于顶点在点(y,动处开口向下的抛物面(图a) {(x,t川x一,I’<。,(T一t),:一v,簇t簇:}的内部的点(x,t),只能有单边的不等式(fs」): u(x,r)(M妇(y,T),这里,M依赖于y,T,又,A,料,,,算子L的低阶项系数的某些范数,以及抛物面的边界与在其中“(义,t))0的区域的边界之间的距离.例如,如果在柱形区域 Q二Gx(a,b],中“〕O,此外,歹CG,并且如果刁G与刁g之间的距离不小于d(>0),而d充分小,那么在gx(a一矛,bJ中不等式 。(、.t、___/,、一。1,.:一:.八 1。,二之二止,二止匕成几11止二一一丈‘.+一+11 u气y,T)\下一I“/成立(协J).特别地,如果在Q中u)0(图b),且如果对于位于Q中的紧集Q,和QZ有 占“们山n(t一:)>0, (义,t)‘Q- (y.下)〔QZ那么有 n知Lxu(x,t)簇M nunu(x,t), (x,‘)‘QZ(x,‘)‘Q-其中M“M(占,Q,QI,QZ,L).函数 ·、·,‘卜exn(‘睿,、‘一暮“:)—对于任意的k,,…,气,它是热方程u,一△拟“0的解—表明在抛物型情形下双边估计的不可能性,
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