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  • 醉染图书分布式优化、学习理论与方法9787030597649
  • 正版全新
    • 作者: 陈为胜著 | 陈为胜编 | 陈为胜译 | 陈为胜绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2019-02-01
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    • 作者: 陈为胜著| 陈为胜编| 陈为胜译| 陈为胜绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2019-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:252000
    • 页数:186
    • ISBN:9787030597649
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:陈为胜
    • 著:陈为胜
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:90.00
    • ISBN:9787030597649
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-02-01
    • 页数:186
    • 外部编号:1201840466
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言
    符号表
    缩略语表
    章 绪论
    1.1 分布式优化理论
    1.1.1 多智能体系统的分布式凸优化
    1.1.2 几类经典的分布式优化算法
    1.1.3 通信环境对分布式优化的影响
    1.2 分布式学习理论
    1.2.1 分布式机器学习
    1.2.2 分布式合作自适应
    1.3 本书内容安排
    第2章 数学基础知识
    2.1 .图论相关知识
    2.1.1 代数图论
    2.1.2 固定拓扑
    2.1.3 时变拓扑
    2.2 克罗内克积
    . 模糊逻辑系统
    2.4 分布式一致理论
    2.4.1 一致理论和合作策略
    2.4.2 多智能体系统的一致
    2.4.3 分布式平均一致
    2.5 系统稳定理论
    2.6 Zeno现象
    2.7 凸优化相关知识
    2.8 径向基函数神经网络
    2.9 重要引理
    第3章 连续时间分布式优化算法
    3.1 引言
    3.2 固定拓扑连续时间分布式优化算法
    3.2.1 零梯度和算法
    3.2.2 基于分布式事件驱动通信的零梯度和算法
    3.3 时变拓扑连续时间分布式优化算法
    3.4 收敛分析
    3.4.1 固定拓扑情形
    3.4.2 时变拓扑情形
    3.5 数值
    3.5.1 固定拓扑情形
    3.5.2 时变拓扑情形
    3.6 本章小结
    第4章 基于采样数据的分布式优化算法
    4.1 引言
    4.2 基于采样数据的周期零梯度和算法
    4.2.1 算法设计
    4.2.2 收敛分析
    4.3 基于采样数据的事件驱动零梯度和算法
    4.3.1 算法设计
    4.3.2 收敛分析
    4.4 数值
    ……

      

      

      

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