1) network function approximation
网络函数逼近
2) Approached Network
逼近网络
3) Function approximation
函数逼近
1.
The function approximation ability comparison of two wavelet networks and their applications;
两种小波网络的函数逼近能力比较与应用
2.
Function approximation capabilities of intuitionistic fuzzy reasoning neural networks;
直觉模糊神经网络的函数逼近能力
3.
Function Approximation Study of General Fuzzy System;
模糊系统的函数逼近特性研究
4) approximation of function
函数逼近
1.
And as the approximation of function for example,approximating the emulation of the different BP neural Netwlrk with the figure of primary function,it compares the performance of different BP neural network,Advantages.
并以函数逼近为例,通过对不同的BP神经网络仿真与原函数图像的拟合,比较不同的BP神经网络的性能,验证新型BP网络的优势,得出如何根据对象选取神经网络的结论。
2.
This paper discusses differences and relations between Newton and Lagrange interpolation polynomial in approximation of function.
讨论了Newton及Lagrange插值多项式在函数逼近中的联系和区别。
3.
This paper discusses differences and relations between Taylor Polynomial and Newton interpolation polynomial in approximation of function.
讨论 Taylor多项式与 Newton插值多项式在函数逼近中的区别和联系。
5) approximation function
逼近函数
1.
Firstly,the best uniform approximation function is constructed with Chebyshev interpolation method,then the function is analyzed by partial orthogonal decomposition to obtain related eignvalue and eignvalue vector.
首先,利用Chebyshev插值法建立非平稳信号的最佳一致逼近函数;然后,通过对该函数进行偏正交分解获取对应的特征值及特征向量。
2.
A new method of analytic extension for the approximation function of firing tables out of the firing table s valid firing area was put forward.
在有效射界外,为火炮射表的逼近函数构造了一个解析延拓函数,它能为有效射程之外平稳光滑地引导火炮提供策略,而且可保证求解的第一个命中点在有效射界的边界上,为目标快速射击争取了最大的射击机会。
3.
For nonlinear and nonstationary signal,the paper builds the best uniform approximation function with Chebyshev s interposing method,then the function is analyzed by orthogonal function to(obtain) relating eigenvalue and eigen vector.
利用Chebyshev插值法,建立非平稳信号的最佳一致逼近函数,通过对该函数进行偏正交分解获取对应的特征值及特征向量,该方法运用在滚动轴承故障特征提取应用中,取得了良好的效果。
6) functional approximation
函数逼近
1.
Functional approximation development—neural networks;
函数逼近的发展——神经网络
补充资料：网络函数
| 网络函数 network functions 表示线性电网络的激励与响应关系的一种函数。网络中的激励、响应可以是电压或电流，于是网络函数有4种类型：①激励与响应均为电压(流)时，网络函数是转移电压(流)比。②激励是电压、响应是电流时，网络函数称为转移导纳。③激励是电流、响应是电压时，网络函数称为转移阻抗。④激励电压(流)和响应电流(压)同在一个端口时，网络函数称为驱动点导纳(阻抗)，又称驱动点函数。对网络函数性质的研究是电网络理论中有重要意义的课题。网络综合（研究满足给定响应特性的网络设计方法）的理论便是在这一研究的基础上建立起来的。 |
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