迭代参数造句

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一类加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法
该算法改进已有的迭代过程，加入了新的迭代参数：收敛因子，通过改变迭代进程和调整收敛因子来提高重建图像的质量。
如此选取参数有一些不足之处。范、袁在[ 6 ]中用另一种方法证明了当迭代参数为当前迭代点处函数值的模时， levenberg - marquardt方法具有二阶收敛性。
最近yamashita & fukushima [ 4 ]提出，在弱于非奇异性条件的局部误差界条件下，如果选取的迭代参数为当前迭代点处函数值模的平方，则levenberg - marquardt方法产生的迭代点列二阶收敛于方程组的解集。
我们提出选取迭代参数为当前迭代点处函数梯度的模，在局部误差界条件下， levenberg - marquardt方法依然具有二阶收敛性，并考虑了线搜索和信赖域技巧的levenberg - marquardt方法，分析了其全局收敛性。
用迭代参数造句挺难的，這是一个万能造句的方法

其他语种

迭代参数的英语：iteration parameter
迭代参数的日语：はんぷくパラメータ

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