一般大部分网路的学习演算法皆是使用梯度陡降法，但此方法不容易实现在电子电路上，而且容易掉入局部最小化的问题。
实验结果表明，本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换。
它随着几种计算所有可能回归的快速算法的发展，而逐渐被应用于实践中。
FCFS算法每次从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配CPU，使之运行。
对于自适应自然梯度算法，选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。
实验结果表明：该方案具有较好的隐蔽性和鲁棒性，在解决网页的安全保护问题上有一定的应用价值。
对大规模TSP问题进行仿真实验的结果表明该算法具有良好的性能。
Boosting是一种试图提升任意给定学习算法精度的普遍方法。
在对该问题进行分析的基础上，为之建立了数学模型，提出了一种求解该问题的混合智能算法。
研究表明，这种方法可以有效地求解具有复杂、多变约束条件的长期联合优化调度模型。
所以，经过一个周末通宵达旦的工作，他们建立了另一个算法更简单的程序。
该算法的有效性继续改善日益块大小至少高达数百万字块。
一般，如果不考虑模式串的长度，一个具有时间复杂度O（n）的算法应该是最优的了，但是事实不是如此。
仿真结果表明，改进的算法能够获得快速的跟踪能力，也具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。
将一维多结点样条插值算法推广到二维，建立了用于图像数据的插值公式；
计算机的科学家用algorithm（运算法则）这个词来描述它（那套方法步骤）。
最后，提出机器人腿的顺序点位控制方案，给出机器人爬行步态算法。
针对工程实现中的通道失配问题进行了分析，表明空间谱估计的各种算法都具有对通道失配的良好宽容性。
在用常规算法对配送中心进行连续性选址时，很容易陷入局部最优解。
如果算法的运行时间是关于算法输入的长度的多项式，则通常被认为是好算法。
试验和评定的结果表明，这种特徵点稳像算法能够实现实时凖确地稳定舰船图像序列。
计算机数值仿真结果验证了该算法在很宽的信噪比范围内对OFDM具有很高的平均识别率。
通过算法，还进一步记下这些数字相应的书写者以及笔迹较相似或更为不同的人士。
测试表明，本文所提算法能够在一定程度上对交通事故进行提前预警，对于减少和避免交通事故发生具有重要意义。
如许做让我获得了一些动力，或者说是洞察到了目标算法在鸿沟和通俗测试用例上的发挥解析。
文中提出的算法实现可直接或稍加修改应用于实际工业过程。
仿真结果表明，改进算法使认知系统的中断概率远低于原算法。
结果表明，在广泛的条件下，适应性法总是优于传统的静态阈值操作法。
所以通常是藉由演算一些例子的来了解PTL的转换和互补的演算法。