link weight中文是什么意思

• 线权

• "link"中文翻译    n. 火把，火炬。
• "weight"中文翻译    n. 1.重量；体重；求心力，重力，(地心)引力。 2. ...
• "a-link" 中文翻译 :    集成展廊
• "link" 中文翻译 :    n. 1.环链环。 2.(编织物的)链圈。 3.(链状物中的)一节(多节香肠等的)一节单节小香肠。 4.承前启后的人[物]；环节，联系。 5.【机械工程】连杆，滑环，链节。 6.【化学】键，键合；【计算机】链接，衔接。 7.(测量用长度单位)令〔 ＝ 7.92英寸〕。 8.〔pl.〕 (衬衫袖口的)链扣 ( ＝ cuff links). 9.【无线电】通讯线路；网络节；固定接线。 10.【电学】熔丝。 11.〔pl.〕〔方言〕河道弯曲处。 draw link 牵引连杆。 drive link 传动杆。 all-round links, radio relay link 无线电中继线路。 One link broken, the whole chain is broken. 〔谚语〕一环断，全链断。 The chain is no stronger than its weakest link. ＝ The strength of a chain is its weakest link. 〔谚语〕一环软弱，全链不强。 the missing link 短缺的环节；全部推论[材料]中还不能衔接之处；设想存在于人类与类人猿之间的过渡生物；联系；环接；握(手)，搭(手臂)。 vi. 连结；联合。 vt. 【计算机】链接，衔接。 link up with 和…同盟，和…提携；结亲。 n. 火把，火炬。
• "link by" 中文翻译 :    link环环相扣
• "link in" 中文翻译 :    链入页面; 月牙板内移
• "link no" 中文翻译 :    链路号
• "link to" 中文翻译 :    把……和……联系起来; 链接到
• "link with" 中文翻译 :    与...相连
• "link----with" 中文翻译 :    连接
• "s-link s" 中文翻译 :    形连接件
• "by the weight" 中文翻译 :    按重量付钱
• "by weight" 中文翻译 :    按重量装填; 重量计量进料
• "not weight" 中文翻译 :    级外级
• "of weight" 中文翻译 :    重量证书
• "the weight" 中文翻译 :    重量
• "weight" 中文翻译 :    n. 1.重量；体重；求心力，重力，(地心)引力。 2.斤两，分量，衡，计重单位。 3.(压东西的)重物。 4.砝码，秤锤，秤砣。 5.重担，重压；负担，重任。 6.重要性；影响力，势力。 7.【统计】权，加重值，权重，重要度。 8.(合于季节的衣料的)重量，厚薄。 9.拉弓所需的力。 10.【赛马】马应负载的重量〔包括马鞍、骑师等〕。 11.(拳师、摔跤手等的)体重级别。 a paper weight 镇纸。 a pound weight 一磅重的秤砣[砝码]。 a man of weight 重要人物，有势力的人。 a suit of summer weight 夏服一套。 by weight 论重量(卖等)。 carry great [no] weight 极[不]重要，极受[不受]重视。 gain [lose] weight 体重增加[减少]。 give short weight 骗秤头，克扣斤两。 have weight with (sb.) 对(某人)有影响。 pull one's weight 尽自己的本分〔见 pull 条〕 put on weight 体重增加，发胖。 throw one's weight about 大摆架子；作威作福，仗势欺人。 under the weight of 在…的重压下，迫于…。 weight empty 空重，皮重；空载。 weights and measures 度量衡。 vt. 1.在…上加重量，把重量放在…上。 2.使负担，装载；使负重担，装载过重；折磨，压迫。 3.在(织品、丝等内)搀重晶石(等)以增加分量。 4.【统计】使加权，附加加重值于。 5.视…为重要，强调。 weighted with 因…加重；因…烦恼。 adj. -less 无重的；失重的。 n. -lessness 失重。
• "link-by-link" 中文翻译 :    链路逐段
• "weight by weight" 中文翻译 :    重/重
• "weight in weight" 中文翻译 :    有效组分在100克溶液中的克数; 重量重量比
• "a-link access link" 中文翻译 :    接入链路
• "b-link bridge link" 中文翻译 :    桥接链路
• "c-link cross link" 中文翻译 :    交叉链路
• "d-link diagonal link" 中文翻译 :    对角链路
• "executive link; working link" 中文翻译 :    执行构件

• The method of automatic fuzzy rules extraction based on fuzzy bp net researches hidden key attributes through deleting redundant linking weight
  建立基于模糊bp网络的自动模糊规则提取方法，它通过删除冗余连接权的方法寻找到网络的隐含关键特征。
• Before the bp neural net forecast fire size class , it needs a process of studying from sample data . the neural net adjusts the weight value and threshold value according to the sample so as to give the linking weight value and threshold to low the difference between output from itself and the expected value
  Bp网络在应用于预测预报之前，需要一个网络学习过程，网络根据输入的训练（学习）样本进行自适应、自组织，确定各神经元的连接权w和阈值。
• To analyze some key technologies of optical network relative with rwa in detail , such as transmission , switching and internetworking ; to emphasize on the research of function , fabric and performance of optical cross - connection ; to carry out numerical simulations for crosstalk introduced by optical cross connect and to present measurements for suppressing it such as doubly filtering , fixing optimum decision threshold and appropriately choosing the number of multiplexed wavelengths ; 3 . to research the fundamental principle and some problems relative with rwa , including the type of optical network , the type of traffic , the type of service , the survivability of optical network ; to classify and compare rwa algorithms and particularly research some dynamic rwa algorithms ; 4 . to present reserved light - path and classify network resource such as used , unused and reserved status , to emulate establishment of all - optical connection in optical network through modified rwa algorithm and show effectively reducing setup time of all - optical connection utilizing reserved light - path ; to research rwa algorithms of multi - fiber network , to present new link weight functions dependent on node degree , unused fiber ( s ) per wavelength - layer and routing policies , to perform emulation of rwa based wavelength layer graph applying new link weight functions and show them make algorithms better performance and network lower blocking rate ; 5
  详细分析了与rwa相关的光网络关键技术，包括传输、交换、组网等，重点研究了光交叉连接的功能和结构、性能，对其引入的串扰进行了详细分析，选择恰当的器件参数进行了数值模拟，并提出了抑制措施(如双重滤波、优化判决门限、选择恰当的复用波长数) ; 3 .研究了光网络的r认叭的基本原理、与r认叭的几个相关问题(光网络类型、业务类型、流量类型、光网络生存性) 、 r认人算法的分类和比较，具体研究了几种动态r场人算法; 4 .研究了以全光连接建立时间为优化目标的r认认算法，提出预置光路的概念，对网络资源进行状态分类(占用、未占用、预置) ，利用改进的r认叭算法仿真，预置光路可为部分新到的连接请求快速建立连接，从而提高网络性能;研究了以多光纤网络连接阻塞率为优化目标的r认城算法，提出了以节点度数、每个波长分层的空闲光纤数以及路由策略决定的几种链路权重函数，利用基于波长分层图模型的并行r场人算法仿真，利用新的链路权重函数使得算法具有更优的性能，使网络具有更低的连接阻塞率。
• In this dissertation , two kinds of optimization , methods are proposed . firstly , only these linking weights corresponding to the control rules that affect the control performance significantly are updated in order to reduce the compute works and speed up the training progress . secondly , the updating step is adjusted adaptively in accordance with the error and the change of error of the system based on the t - s model to get better performance
  针对模糊神经网络控制器一般存在着在线权值调整计算量大、训练时间长、过度修正权值可能导致系统剧烈振荡等缺点，提出了两种模糊神经网络控制器的优化方法：在线自学习过程中仅对控制性能影响大的控制规则相关的权值进行修正，以减小计算量，加快训练速度；基于t - s模糊模型，根据偏差及偏差变化率大小动态自适应调节权值修正步长，抑制控制器输出的剧烈变化，避免系统发生剧烈振荡。
• It is used to provide reference to operator of power plant . in recurrent composed bp networks , the relation of interior node is enhanced because the link weight of input layer and output layer are added , and the saturation of fault prediction is avoided by using the linear prompting function
  本文所建的用于锅炉故障预测的递推合成bp网络由于bp网络各层之间及输入层与输出层之间的连接权的增加和线性激励函数的采用，极大地加强了内部节点的关联能力，避免了bp网络预测的饱和性的出现。
• By the network , a optional nonlinear input - output mapping relationship can be realized . concrete mapping relationship materialize at the distributed linking weight values between neurons that build up the ann . due to the strong self - adaptability and self - learning - ability as well as excellent and robustness and tolerance ability , it can not only replace many traditional algorithm which is very complicated and timeconsuming , but also , because the processing to information is more close to person ' s thought activity habit , it provides a new way for solving the prediction of nonlinear system and unknown model
  通过这种网络能够实现任意的非线性输入输出映射关系，具体的映射关系体现在构成网络的神经元之间的分布连接权上，由于网络具有很强的自适应和学习能力以及鲁棒性和容错能力，它不仅可以替代许多复杂耗时的传统算法，并且由于它对信息的处理更加接近于人的思维活动习惯，为解决非线性系统模拟和未知模型的预测提供了新途径。