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1)  modified BFGS algorithm
改进BFGS算法
1.
A class of modified BFGS algorithm with superlinear convergence based on new quasi-Newton equation;
基于新拟牛顿方程的一类超线性收敛的改进BFGS算法
2.
A class of modified BFGS algorithm which satisfies the new quasi-Newton equation is proposed in the paper[1],and the global convergence of the algorithm is proved under the condition that the objective function is uniformly convex.
文献[1]曾在已建立的一类新拟牛顿方程Bk+1sk=yk-=yk+kγskTsksk的基础上,证明了满足新拟牛顿方程的一类改进BFGS算法在目标函数为一致凸的条件下,具有全局收敛性。
2)  modified BFGS algorithm
改进的BFGS算法
1.
A class of modified BFGS algorithm is proposed this paper[1],and the algorithm with Wolf’s linesearch is globally convergent under the conditiont that the objective function is uniformly convex.
李正峰提出了一类改进的BFGS算法,并在目标函数为一致凸的条件下,证明了带有Wolf线搜索的该算法具有全局收敛性。
3)  BFGS algorithm
BFGS算法
1.
Application of BP network based on BFGS algorithm in BTP prediction;
基于BFGS算法的BP网络在烧结终点预报中的应用
2.
BFGS algorithm is one of the most effective methods in solving the non-constrained optimization problems.
BFGS算法是解无约束优化问题的公认的最有效的算法之一。
3.
The advantages and disadvantages of BFGS algorithm and simulated annealing algorithm were studied and considering BFGS s good local searching ability and simulated annealing algorithm global searching ability,a mixed BFGS-SA algorithm was proposed in the paper.
通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGS-SA的混合算法。
4)  BFGS method
BFGS算法
1.
This paper,based on BFGS method,presents an artificial neural network model for unconstrained optimization problems,and some stability properties of the neural network are discussed.
提出了一种基于BFGS算法的求解无约束优化问题的人工神经网络模型,并对该模型的稳定性作了理论分析。
2.
In this paper,we present a modified BFGS method,which satisfies the quasi-Newton funtion proposed by Wei~(11).
根据一类基于新拟牛顿方程Bk+1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk+1)≤f(xk)+δkαgTkdk和g(xk+1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性。
3.
In this thesis, we first propose a modified limited memory BFGS method for solving non-convex minimization problem, then we give a compact limited memory BFGS method for convex optimization.
第二章,在Li和Fukushima提出的求解非凸极小化问题的修正BFGS算法的基础上,提出一种求解非凸极小化问题的修正有限记忆BFGS方法(M-LBFGS),并证明该算法在求解大规模非凸极小化问题时具有全局收敛性。
5)  GN-BFGS algorithm
GN-BFGS算法
6)  BFGS-SQP algorithm
BFGS-SQP算法
1.
A BFGS-SQP algorithm with WOLFE line search;
采用WOLFE搜索的BFGS-SQP算法
2.
[1] presented a BFGS-SQP algorithm for LC1 optimization.
给出了一个用于解决 LC1线性约束优化问题的 BFGS-SQP算法 ,这个算法是用 Armijo线性原则来求步长的 。
3.
Chen presented a BFGS-SQP algorithm for LC1 optimization.
Chen 给出了一个用于解决LC1线性约束优化问题的BFGS-SQP算法, 这个算法是用Armijo线性原则来求步长的。
补充资料:“卡辛”和“卡辛”改进级导弹驱逐舰
“卡辛”和“卡辛”改进级导弹驱逐舰
“卡辛”和“卡辛”改进级导弹驱逐舰

满载排水量:4750t(61型),4974t(61m)。

标准排水量:4010t。

舰总长:144m,146.2m(改进型)。

舰宽:15.8m。

吃水:4.7m。

航速:35kn。

续航力:4000n mile/18kn,2600n mile/30kn。

人员编制:280人(其中军官20名,改进型舰25名军官)。

动力装置:cogag。4台de 59型燃气轮机,功率52.9mw,双轴。

导弹:4座ss-n-2c“冥河”舰对舰导弹发射装置(“镇静”号),主动雷达寻的或红外寻的,射程83km,飞行速度0.9ma,战斗部重513kg,末段掠海飞行,无再装填。

2座双联装sa-n-1“果阿”舰对空导弹发射装置,指令制导,射程31.5km,飞行速度2ma,战斗部重60kg,射高91.4~22860m,共载有32枚导弹,具有舰对舰导弹的某些功能。

舰炮:2座双联装76mm/60炮,仰角80度,射速90发/min,射程15km,弹重6.8kg。4座6管30mm/65炮,仰角85度,射程2km,射速3000发/min。

鱼雷:1座五联装533mm两用鱼雷发射管,53cm鱼雷。

反潜深弹:2座rbu 6000型12管回转式反潜深弹发射装置,射程6000m,弹重31kg,共载有120枚火箭。 对抗措施:4座16管箔条弹发射装置(61m型)。2个拖曳鱼雷诱饵。2部“罩钟”、2部“座钟”(“镇静”号)和2部“警犬”(“敏捷”号)电子对抗设备。

火控系统:3部“t形柱”和4部“倾壶”光电指挥仪。

雷达:对空/对海搜索——“顶网”c三坐标雷达,e波段。“大网”雷达,c波段。

导航——2部“顿河”2/“顿河”/“棕榈叶”雷达,i波段。

火控——2部“果皮群”雷达,h/i波段(用于指控sa-n-1舰空导弹)。2部“枭声”雷达,g波段(用于指控火炮),2部“低音帐篷”(“镇静”号)雷达,h/i波段(用于指控30mm舰炮)。

敌我识别——高杆b型(61m型)。

声呐:“公牛鼻”或“狼爪”主动搜索与攻击舰壳声呐,中频。“牝马尾”可变深搜索声呐(“镇静”号),中频。

直升机:仅设有直升机平台(“镇静”号)。

说明:该级舰是世界上首级完全依靠燃气轮机推进的战舰。“镇静”号是该级舰的最后一艘,也是惟一一艘曾建造过的“卡辛”改进型舰。该级舰为大型反潜舰。据报道,“敏捷”号已经进行了现代化改装,用406mm鱼雷发射管和后部可变深度声呐取代了后舰炮,用ss-n-25导弹取代了533cm鱼雷发射管。这两艘舰的基地均在黑海。“敏捷”号1994年退役,但1997年又重新服役,以代替1997年8月在塞瓦斯托波尔附近沉没的“快速”号。据报道,“红色高加索”号也还能航行。前苏联曾为印度建造过另外一些改进设计的舰,第一艘1980年9月交货,第二艘是1982年6月,第三艘是1983年,第四艘是1986年8月,第五艘和最后一艘是1988年1月。所有舰都装有直升机库,“大胆”号1988年1月9日买给了波兰。

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