单变量函数的英文

• one-variable function

• "单"英文翻译    singular number fate; destin ...
• "变量函数"英文翻译    variable function
• "变量函数" 英文翻译 :    variable function
• "实变量函数" 英文翻译 :    real variable function
• "随机变量函数" 英文翻译 :    function of random variable
• "状态变量函数" 英文翻译 :    state variable function
• "多变量函数发生器" 英文翻译 :    function generator of more variables; multivariable function generator
• "二变量函数发生器" 英文翻译 :    bivar bivariate function generator
• "双变量函数发生器" 英文翻译 :    bivariant function generator; function generator of two variables
• "单变量" 英文翻译 :    monovariant; single argument; single variable
• "量函数" 英文翻译 :    flow function
• "单变量的" 英文翻译 :    monovariant; univariant; univariate
• "单变量调节" 英文翻译 :    single variable control; single-variable control
• "单变量分布" 英文翻译 :    eindimensionale verteilung univariate distribution; univariate distribution
• "单变量分析" 英文翻译 :    univariate analysis
• "单变量级数" 英文翻译 :    univariable series
• "单变量模型" 英文翻译 :    univariate model
• "单变量情形" 英文翻译 :    univariate case
• "单变量求解" 英文翻译 :    goal seek
• "单变量统计" 英文翻译 :    univariate statistics
• "单变量系统" 英文翻译 :    single variable system; single-variable system
• "简单变量" 英文翻译 :    simple variable
• "单纯形法求多变量函数极小值点" 英文翻译 :    fminsearch
• "单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）" 英文翻译 :    fmins
• "拟牛顿法求多变量函数极小值点" 英文翻译 :    fminunc

• Based on the analysis of the methods for optimizing the fuzzy neural networks before , this paper has finished following works : 1 ) we proposed a learning algorithm based on tabu search for fuzzy neural networks based on the model of anfis proposed by jyh - shing roger jang . then used the system for one variable function ' s approximation . 2 ) based on the first research , we improved the tabu search algorithm for the purpose of approximating complex functions . 3 ) analysis the capabilities of tabu search , and discuss the approximation ability and generalization ability of the fuzzy neural networks system according to the compute results
  本文在对以前的模糊神经网络参数学习算法进行分析的基础上，做了以下几个方面的工作： 1 )根据禁忌搜索算法的特点，在jyh - shingrogerjang提出的anfis模型的基础上，将禁忌搜索算法应用于模糊神经网络线性和非线性参数的学习上，并将该模型用于单变量函数的逼近； 2 )在第一阶段的基础上，对算法进行了改进，使改进后的算法能够适用于复杂的ii函数逼近问题; 3 )根据计算机仿真的结果，对禁忌搜索算法的性能进行了分析，并对该模糊神经系统的函数逼近能力和泛化能力进行了讨论。