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1)  escalator method
梯降法
2)  step-down current method
阶梯降流法
3)  gradient descent method
梯度下降法
1.
On the basis of data mining,a new method is developed for identifying fuzzy model,updating its parameters and determining optimal division of output space simultaneously by means of fuzzy sets theory and the improved gradient descent method.
该方法不仅能够修剪冗余和冲突的初始模糊规则,而且通过引入动态误差传递因子,解决了梯度下降法中存在的收敛速度和振荡之间的冲突问题。
2.
Levenberg Marquardt (LM) algorithm is a combination of neural network, Gauss Newton method and gradient descent method, so it has the abilities of self learning, fast convergence and global search.
Levenberg Marquardt算法是神经网络、高斯 牛顿法与梯度下降法的结合 ,既有神经网络的自学习特性 ,也有高斯 牛顿法的快速收敛特性 ,还有梯度下降法的全局搜索特性。
3.
Two ways are used to design the network,the one is the direct energy descent method,and the other is the gradient descent method.
有两种方法可以用来设计网络 ,一是能量下降法 ,另一个是梯度下降法。
4)  gradient descent algorithm
梯度下降法
1.
Comparison between GA and gradient descent algorithm in parameter optimization of UPFC fuzzy damping controller;
基于遗传算法的UPFC模糊阻尼控制器参数优化及与梯度下降法的比较
2.
A few or all of the parameters of the controller are adjusted by using the gradient descent algorithm to minimize the output error.
采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差。
3.
A robust speech recognition system based on discriminative learning of environmental features is proposed for recognition of environmental features in high noise background, and a gradient descent algorithm was adopted for parameters optimization.
介绍了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法 ,该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征 ,实现了高噪声背景下命令语音识别系统 。
5)  gradient descending method
梯度下降法
1.
Aimed at the feature of weak local searching ability of the genetic algorithm,let it be combined with the gradient descending method so as to raise its partial searching ability,and a test has been carried out.
文中针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,将其与梯度下降法结合,提高其局部搜索能力,并进行了测试。
2.
Then,the gradient descending method is applied to optimize the weights by iterative arithmetic to minimize the errors of objective value.
运用最优梯度下降法使目标的计算值与期望值误差最小来迭代优选权重,建立迭代算法模型。
6)  gradient-descent
梯度下降法
1.
It needs to work out parameters of the base function in the process of finding bias field,but conventional methods such as gradient-descent method often find local best.
在求偏移场的过程中,需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法不仅时间复杂度高,且易陷入局部最优,为此需对遗传算法进行改进,使得不仅更容易得到全局最优解,且时间复杂度较低。
2.
The authors estimate the bias field by Legendre polynomials to find the parameters with minimum entropy,conventional ways such as gradient-descent method often find local best,to find global best,the authors present genetics algorithm to find best parameters to estimate the bias field,but it can not always find global best neither.
求偏移场的过程中需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法时间复杂度高,易陷入局部最优,对遗传算法进行了改进,更容易得到全局最优解且时间复杂度较低。
补充资料:注射用降纤酶, 降纤酶, 龙津注射用降纤酶
药物名称:注射用降纤酶

英文名:Defibrase

别名:注射用降纤酶, 降纤酶, 龙津注射用降纤酶
外文名:Defibrase for Injection, Defibrase
性状:本品为白色或类白色冻干块状物或粉末,有引湿性,易溶于水。
药理毒理:蛋白水解酶。能溶解血栓,抑制血栓形成,改善微循环。
适应症:
(1)急性脑梗死,包括脑血栓、脑栓塞,短暂性脑缺血发作(TIA),以及脑梗死再复发的预防。
(2)心肌梗死,不稳定性心绞痛以及心肌梗死再复发的预防。
(3)四肢血管病,包括股动脉栓塞,血栓闭塞性脉管炎,雷诺氏病。
(4)血液呈高粘状态、高凝状态、血栓前状态。
(5)突发性耳聋。
(6)肺栓塞。
用法用量:临用前,用注射用水或生理盐水适量使之溶解,加入至无菌生理盐水100ml-250ml中,静脉点滴1小时以上。急性发作期:一次10单位,一日1次,连用3~4日。非急性发作期:首次10单位,维持量5~10单位,一日或隔日1次,二周为一疗程。
不良反应:个别病人用药后可能出现少量淤斑、鼻血或牙龈出血、或有一过性GOT或GPT轻度上升,停药后自行消失。
禁忌:有内源性出血倾向、过敏体质患者慎用。严重肝、肾功能不全患者禁用。
(1)下列患者禁用①具有出血疾病史者。②手术后不久者。③有出血倾向者。④正在使用具有抗凝作用及抑制血小板功能药物(如:阿司匹林)者。⑤正在使用具有抗纤溶作用制剂者。⑥重度肝或肾功能障碍及其它如乳头肌断裂、心室中隔穿孔、心源性休克,多脏器功能衰竭症者。⑦ 对本制剂有过敏史者。
(2)下列患者慎用① 有药物过敏史者。② 有消化道溃疡病史者。③ 患有脑血栓后遗症者。④ 70岁以上高龄患者。
注意事项:
(1)按专业医生处方购买和使用。
(2)本品如有外观异常或瓶子破裂、过期失效等情况不可使用。
(3)本品必须用足够量的输液稀释,并立即使用。
(4)注意静脉点滴速度(点滴速度过快时,患者易有胸痛、心悸等不适症状)。
(5)本制剂具有降低纤维蛋白原(fibrinogen)的作用,用药后可能有出血或止血延缓现象。因此,治疗前及给药期间应对患者进行血纤维蛋白原和其它出血及凝血功能的检查,并密切注意临床症状。给药治疗期间一旦出现出血和可疑出血时,应中止给药,并采取输血或其它措施。
(6)如患者动脉或深部静脉损伤时,该药有可能引起血肿。因此,使用本制剂后,临床应避免进行如星状神经节封闭、动脉或深部静脉等的穿刺检查或治疗。对于浅表静脉穿刺部位有止血延缓现象发生时,应采用压迫止血法。
孕妇及哺乳期妇女用药:妊娠期或有妊娠可能性的妇女,使用本药时,应在治疗上有益性大于危险才能使用;哺乳期一般应避免使用本制剂,如果必须使用本制剂时应停止哺乳。
儿童用药:本制剂对儿童用药后的安全性尚未进行实验研究。
药物相互作用:使用本品应避免与水杨酸类药物(如阿司匹林)合用。抗凝血药可加强本品作用,引起意外出血;抗纤溶药可抵消本品作用,禁止联用。
规格:5单位;10单位


类别:抗凝血药和溶血栓药
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