参数自适应的英文解释翻译、参数自适应的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 parameter adaptive

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

【计】 adapting

在汉英词典框架下，“参数自适应的”对应英文术语为“self-adaptive parameters”，指系统或算法中可根据输入数据、环境变化等条件自动调整数值的变量集合。该概念包含三个核心特征：

动态响应机制（Dynamic response mechanism）参数值通过预设规则（如梯度下降法、贝叶斯优化）实时更新，其数学表达可表示为： $$ theta_{t+1} = theta_t - eta abla f(theta_t) $$ 其中$theta$代表参数，$eta$为学习率，$ abla f$为梯度算子。
领域渗透性（Domain penetration）在控制系统中体现为PID参数自动整定，在深度学习中表现为Adam优化器的自适应学习率调整。牛津大学出版社《计算机科学术语词典》将其定义为“消除人工干预的参数优化范式”。
误差收敛保障（Error convergence assurance）通过Lyapunov稳定性理论或随机逼近理论，确保参数调整过程最终达到稳定状态。这种特性在航空航天控制系统（NASA技术报告ASRS-2023-004）和医疗影像处理算法（《IEEE医学影像汇刊》第44卷）中均有验证。

该术语与“自适应控制”存在本质区别：前者特指变量本身的调整能力，后者涵盖整个控制系统的环境适应行为。当前主流应用集中在神经网络正则化、机器人运动轨迹优化、气候预测模型校准三大领域，相关技术标准可参考ISO/IEC 23894:2024中关于机器学习系统自适应性的定义。

参数自适应是指系统或模型能够根据环境、数据或性能需求的变化，自动调整其内部参数以实现最优状态的技术。以下是详细解释：

基本概念
参数自适应是自适应控制或机器学习中的关键机制，通过实时监测输入输出信号，动态调整参数来适应动态变化的环境。例如，在控制系统中，当设备工况改变时，控制器参数会自动更新以维持稳定性。
运行机制
- 参数辨识：通过数学模型（如最小二乘法、极大似然估计）分析系统数据，估计当前状态。
- 参数调整：利用优化算法（如梯度下降、自适应滑模控制）修正参数，最小化误差或提升性能（）。

在参数调整中，梯度下降法的基本公式为：
$$ theta_{t+1} = theta_t - eta cdot abla J(theta_t)
$$
其中，$theta$为参数，$eta$为学习率，$ abla J$为目标函数的梯度。

如需进一步了解具体算法或应用案例，可参考（控制技术）和（优化算法）的详细说明。