神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)的研究資料, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)的研究資料,
資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)的研究資料, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)的研究資料,
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：璇珠官人
資源簡介：本文在研究協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度動(dòng)力學(xué)過程的基礎(chǔ)上,針對(duì)學(xué)習(xí)過程收斂速度緩慢的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的基于梯度動(dòng)力學(xué)的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。
上傳時(shí)間： 2016-06-27
上傳用戶：王楚楚
資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的泛化特性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的特性,同時(shí)也是最不容易保證的特性。本程序?qū)Ω倪M(jìn)泛化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——支持向量機(jī)算法進(jìn)行研究,
上傳時(shí)間： 2017-04-01
上傳用戶：ainimao
資源簡介：討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中減小誤差函數(shù)時(shí)最優(yōu)方向的確定和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。 首先論證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,重點(diǎn)討論了減小誤差函數(shù)最優(yōu)方 向的確定方法,即如何保證步長方向與負(fù)梯度方向一致,由此...
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：金宜
資源簡介：一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播和可解釋性,多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2017-04-25
上傳用戶：comua
資源簡介：無刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。無刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等一系列特點(diǎn)，又具有直流電機(jī)的運(yùn)行效率高、無勵(lì)磁損耗以及...
上傳時(shí)間： 2013-08-04
上傳用戶：YYRR
資源簡介：Makefile編程及相關(guān)資料的介紹與入門。很適合初學(xué)者的學(xué)習(xí)與借鑒
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：cainaifa
資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)二維非線性函數(shù) ,多維非線性辨識(shí)的MATLAB程序
上傳時(shí)間： 2015-04-21
上傳用戶：liglechongchong
資源簡介：《NS與網(wǎng)絡(luò)模擬》 徐雷鳴 龐博 趙耀 本書的內(nèi)容涵蓋了網(wǎng)絡(luò)模擬的基本研究方法、NS軟件的基礎(chǔ)知識(shí)、使用NS進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模擬的方法和技巧以及使用NS所必備的其他相關(guān)知識(shí)。本書的寫作特點(diǎn)是，結(jié)合了具體的實(shí)例以及大量的源代碼分析進(jìn)行講述，并且融入了作者在長期...
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶：jichenxi0730
資源簡介：在網(wǎng)頁上動(dòng)態(tài)顯示消息的簡單方法。參考相關(guān)資料寫的。屬于java網(wǎng)絡(luò)編程。很簡單。
上傳時(shí)間： 2013-12-02
上傳用戶：evil
資源簡介：《TCP-IP篇》一書相關(guān)的代碼和資料~適合網(wǎng)絡(luò)編程初學(xué)者作為練手程序使用
上傳時(shí)間： 2014-02-24
上傳用戶：aig85
資源簡介：最著名的操作系統(tǒng)Linux內(nèi)核源碼: 是研究學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)內(nèi)核,以及系統(tǒng)級(jí)編程非常好的參考資料.
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：561596
資源簡介：[美]H.M.Deitel,P.J.Deitel 著 周靖 黃都培 譯 楊小平 審校 清華大學(xué)出版社 本書是一本相當(dāng)不錯(cuò)的學(xué)習(xí)C++的資料,作為全球使用最廣泛的C++經(jīng)典程序設(shè)計(jì)教材，本書詳細(xì)介紹了過程式與面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)的基本知識(shí)與方法，其中包括C++的強(qiáng)大功能、最新特性和...
上傳時(shí)間： 2015-07-26
上傳用戶：s363994250
資源簡介：完整的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別C++源代碼,原版權(quán)威所著,學(xué)習(xí)物有所值.
上傳時(shí)間： 2015-08-23
上傳用戶：yuzsu
資源簡介：軟件工程——實(shí)踐者的研究方法.pdf 個(gè)人認(rèn)為非常好的軟件工程學(xué)習(xí)資料，歡迎大家下載！
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：luopoguixiong
資源簡介：Makefile的學(xué)習(xí)資料.Makefile語法. 編譯相關(guān).
上傳時(shí)間： 2015-09-04
上傳用戶：jyycc
資源簡介：智能控制仿真4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制器設(shè)計(jì) 簡單易懂 適合學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：siguazgb
資源簡介：用VC++實(shí)現(xiàn)的BP（反向傳播負(fù)反饋）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
上傳時(shí)間： 2015-11-13
上傳用戶：源碼3
資源簡介：學(xué)習(xí)MCSE的資料Windows2000網(wǎng)絡(luò)的安全
上傳時(shí)間： 2015-11-29
上傳用戶：阿四AIR
資源簡介：計(jì)算機(jī)編程的好資料_可以做為學(xué)習(xí)研究之用
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：龍飛艇
資源簡介：概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯資料,較為詳細(xì)的解說了PNN網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及幾種優(yōu)化結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：tianjinfan
資源簡介：機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
上傳時(shí)間： 2016-04-07
上傳用戶：jcljkh
資源簡介：一種基于BP算法學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)隱層采用框架小波函數(shù)、輸出層采用Sigmoid 激勵(lì)函數(shù), 并選用“熵誤差函數(shù)”以加速網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。
上傳時(shí)間： 2016-05-04
上傳用戶：TF2015
資源簡介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C++程序,里面有源程序和生成的可執(zhí)行文件,希望對(duì)正在學(xué)習(xí)的朋友有用!
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：wqxstar
資源簡介：一種基于UDP的可靠傳輸協(xié)議分析與研究,編寫UDP網(wǎng)絡(luò)必看資料
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：星仔
資源簡介：本文 主 要 研究的是Gab。:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在灰度圖像目標(biāo)識(shí)別 中的應(yīng)用。研究涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波分析理論和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其 它們?cè)谀繕?biāo)識(shí)別中的應(yīng)用技術(shù)。
上傳時(shí)間： 2016-08-30
上傳用戶：731140412
資源簡介：一種通過自組織競爭學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和可視化的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的（一維或者二維）的離散網(wǎng)絡(luò)上，并將保持相同性質(zhì)的輸入數(shù)據(jù)在映射到低維空間時(shí)的拓?fù)湟恢滦浴ris以及l(fā)etter兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類
上傳時(shí)間： 2016-09-03
上傳用戶：Andy123456
資源簡介：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識(shí)別技術(shù)研究 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識(shí)別技術(shù)研究
上傳時(shí)間： 2016-11-14
上傳用戶：zhaiye
資源簡介：正則表達(dá)式相關(guān)內(nèi)容的初步探索,涉及相應(yīng)的原理論述以及實(shí)現(xiàn)方案(源碼),是研究句法分析的重要參考資料.
上傳時(shí)間： 2016-11-18
上傳用戶：shus521
資源簡介：針對(duì)實(shí)際對(duì)象數(shù)學(xué)模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網(wǎng)絡(luò)的離散模 型與學(xué)習(xí)算法,將人工免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢相結(jié)合,提出了一種基于人工免疫 網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法,構(gòu)造了對(duì)象識(shí)別的人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型.該算法綜合了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定 位與參數(shù)調(diào)整以...
上傳時(shí)間： 2016-11-21
上傳用戶：遠(yuǎn)遠(yuǎn)ssad
