1) wavelet radial basis function network
小波径向基函数网络
2) radial basis function networks
径向基函数网络
1.
A method of characteristic LIF spectral signatures separation based on radial basis function networks;
基于径向基函数网络的激光诱导荧光特征光谱分离算法
2.
The radial basis function networks (RBFN) was combined with the cyclic subspace regression (CSR) in this paper, and a modeling approach by RBFN-CSR was designed.
本文将径向基函数网络(RBFN)与循环子空间回归(CSR)相结合,设计了RBFN-CSR建模方法。
3.
A prediction model of methanol content at the exit of methanol synthesis reactor was proposed through radial basis function networks and partial least square regression approach.
运用径向基函数网络结合偏最小二乘回归的方法建立了甲醇合成反应器出口甲醇含量的预测模型。
3) Radial basis function network
径向基函数网络
1.
Application of radial basis function networks in reconstruction of virtual machining object;
径向基函数网络在虚拟加工对象重构中的应用
2.
Using radial basis function network based on project pursuit to forecast reference evapotranspiration;
基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用
3.
Study of shape from shading algorithm based on the radial basis function network;
基于径向基函数网络的SFS算法研究
4) networks function
径向基网络函数
6) radial basis function neural network
径向基函数网络
1.
A radial basis function neural network (RBFN), as well as a back propagation neural network (BPN) for comparison, is trained and tested using 23 series of centrifuge model test data, 2 fullscale test data, and prototype date of a practical project.
收集23组挡墙离心模型试验数据,2组足尺试验数据,1组实际工程的破坏数据,共26组样本作为训练及检验样本,建立了可用于加筋挡墙设计高度预测的径向基函数网络(RBFN)及误差反传网络(BPN)模型。
2.
A radial basis function neural network (RBFN) for forecasting the design height of GRW is trained using 31 series of centrifuge model test data.
通过 3 0组挡墙离心模型试验数据以及组足尺试验数据样本的训练与学习 ,建立了可用于加筋挡墙高度预测的径向基函数网络 (RBFN)模型 。
3.
And a radial basis function neural network algorithm-based model of VLE partner selection is advanced.
并提出了一个基于径向基函数网络算法的虚拟物流企业伙伴选择模型 ,实例仿真说明了该算法和模型的有效性 。
补充资料：原子径向分布函数
分子式：
CAS号：
性质：电子出现在半径为r的球面附近单位厚度球壳内的概率，以符号D(r)表示。通常定义D(r)为：D(r)=4πr2R2(r)，其中R(r)为原子轨函中的径向部分。它反映电子云的分布随半径r的变化情况。对氢原子而言，径向分布函数最大值在r等于玻尔半径α0处，在此意义上可以说玻尔轨道是氢原子结构的粗略近似。
CAS号：
性质：电子出现在半径为r的球面附近单位厚度球壳内的概率，以符号D(r)表示。通常定义D(r)为：D(r)=4πr2R2(r)，其中R(r)为原子轨函中的径向部分。它反映电子云的分布随半径r的变化情况。对氢原子而言，径向分布函数最大值在r等于玻尔半径α0处，在此意义上可以说玻尔轨道是氢原子结构的粗略近似。
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