1) Moving k-means clustering algorithm
动态K-均值方法
1.
Moving k-means clustering algorithm is used to optimize the centers and widths of RBF algebraic algorithm is used to train the weights between hidden layer and output layer.
提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练隐层和输出层之间的权值。
2) dynamic k-mean clustering algorithm
动态的K-均值法
3) dynamic K-means clustering
动态K-均值聚类
4) dynamic k-means cluster
动态K均值聚类
6) k-means methods
k-均值聚类方法
补充资料：动态动力学方法
分子式：
CAS号：
性质：动力学研究方法有：(1)静态法，是在封闭的系统内反应，一直进行到热力学平衡或反应物完全转化为止；(2)稳态法，是流动体系在稳态条件下的动力学行为，在稳态条件下，反应历程中各步骤速率相等，信息较少，反应物的均匀混合需一定时间，因此不适用于快速反应；(3)动态法，是从20世纪50年代研究溶液中快速反应动力学的弛豫法发展起来的，其中最广泛使用的是扰动技术，即在稳态(或平衡)条件下，突然改变某一变量(如温度或浓度阶跃)，使体系平衡态受到扰动，分析由旧平衡态过渡到新平衡态随时间变化的响应曲线，以获得有关动力学和历程的信息。
CAS号：
性质：动力学研究方法有：(1)静态法，是在封闭的系统内反应，一直进行到热力学平衡或反应物完全转化为止；(2)稳态法，是流动体系在稳态条件下的动力学行为，在稳态条件下，反应历程中各步骤速率相等，信息较少，反应物的均匀混合需一定时间，因此不适用于快速反应；(3)动态法，是从20世纪50年代研究溶液中快速反应动力学的弛豫法发展起来的，其中最广泛使用的是扰动技术，即在稳态(或平衡)条件下，突然改变某一变量(如温度或浓度阶跃)，使体系平衡态受到扰动，分析由旧平衡态过渡到新平衡态随时间变化的响应曲线，以获得有关动力学和历程的信息。
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