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1)  parallel uneven grid method based on clustering
基于聚类点的并行变步长网格法
1.
In the paper, the neural network models are used to predict the permeability and burn through point(BTP), and the penalty function, parallel uneven grid method based on clustering and optimum maintaining simple genetic algorithm (OMSGA) are used to complete optimization of the whole status.
本文针对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的复杂铅锌密闭鼓风烧结过程 ,采用神经网络模型实现了透气性状态和烧穿点位置预测 ,集成惩罚函数法、基于聚类点的并行变步长网格法和最优保存简单遗传算法 (OMSGA)进行状态整体优化 。
2)  mesh-based clustering algorithm
基于网格的聚类算法
1.
This paper proposed a novel approach of clustering algorithms from a new point of view,which by name of mesh-based clustering algorithm.
以新产品开发策划中的新产品市场定位为研究对象,提出了一种基于网格的聚类算法(mesh-based clustering algorithm,MCA)。
3)  statistical grid-based algorithm
基于网格的统计聚类
4)  the cell-based algorithm
基于网格的算法
5)  variable step size parallel LMS algorithm
变步长并行LMS算法
6)  changing step LMS arithmetic base on iterative time
基于迭代次数变步长的LMS算法
补充资料:数论网格求积分法
      高维数值积分数论方法研究开始于20世纪50年代末,其理论基础是数论中的一致分布论。命Us表示 s维单位立方体。假定是Us上定义的函数,并假定存在且其绝对值以C为界。命 是Us中具有偏差D(n)的点集。所谓数论方法就是用被积函数在p(k) (1≤k≤n)上值的算术平均作为Us上定积分的近似值,而误差由下面的公式给出:
  
  J(??,p(k))就是由点集p(k)(1≤k≤n)定义的一个求积公式。因此寻求Us上最佳求积公式的问题即等价于寻求Us上最佳偏差的点集的问题。从计算方法的观点看,不仅要求点集p(k)(1≤k≤n)的偏差小,而且要求p(k)的形式简单,易于计算。
  
  ① 科罗博夫-劳卡方法 命p表示素数,a=(α12,...,αs)表示整数向量,科罗博夫和E.劳卡证明了,对于任意p,皆存在a,使点集有偏差。也就是说用点集Q(k)(1≤k≤p)构造的求积公式有误差。对于p求出a的计算量为O(p2)次初等运算。因此当p较大时,算出a来很困难。
  
  ② 分圆域方法 分圆域是一个次代数数域。利用 的独立单位组可得它的一个适合于
  的单位列nl(l=1,2,...),其中表示nl的共轭数。如果使则得点集
  用这一点集构造的求积公式的误差为
  
   式中ε为任意正数。算出nl、hjl(1≤j≤s-1)的计算量为O(lognl)。因此算出nl和没有困难,但缺点是误差略为偏大些。
  
  当2≤s≤18时,上述的p、a、nl和h都已汇编成表,可供查阅。
  
  数论方法得到的求积公式的误差主阶均与维数无关,所以当s较大时,用数论方法近似计算Us上的定积分比较合算。
  
  

参考书目
   华罗庚、王元著:《数论在近似分析中的应用》,科学出版社,北京,1978。
  

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参考词条