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1)  iterative learning algorithm
迭代学习算法
2)  guaranteed cost iterative learning algorithms
保性能迭代学习算法
3)  P-type iterative learning control algorithm
P型迭代学习算法
4)  iterative learning
迭代学习
1.
Support vector AAM based iterative learning algorithm for gender classification;
基于支持向量AAM迭代学习的性别分类算法
2.
Study on convergence speed of high order P type iterative learning control algorithm;
针对一类高阶迭代学习控制算法收敛速度的研究
3.
Study of passivity-adaptive iterative learning control of underactuated robots;
欠驱动机械臂无源-自适应迭代学习控制
5)  iterative learning control
迭代学习
1.
Study of iterative learning control in PID controller;
迭代学习在PID控制中的应用
2.
The iterative learning control of a class of nonlinear system with the robustness of initial state;
一类非线性系统迭代学习控制的初始态鲁棒性
3.
Experience based acquisition of the initial value for the iterative learning control inputs;
基于经验数据库的迭代学习初始控制输入量的确定
6)  Algorithm of mixed iterative learning control
前馈-反馈混合型迭代学习控制算法
补充资料:迭代算法


迭代算法
iteration algorithm

  迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法,其中A*:V一V,V是一个拓扑空间,对于某初始点““任v,可依下式计算点列。“任V, 。“+,一注*。“,儿=o,l,·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n),而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f,(2)即某泛函的极小值,求方程Au=又“的本征值和本征向量等,同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。,当k一的时:‘~。,则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f),(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户,’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l),(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent,n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证,这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单,有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心),Sd翻法(Sei-delrr℃th司),逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法,共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni,皿thi对of);共扼梯度法(eonju,te脚dients,此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers),这里A是一个带有〔。,M』上谱的自相伴算子,M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条