編寫目的 A.由于原先圖書管理采用的人工系統(tǒng)，浪費(fèi)人力物力財(cái)力，圖書管理系統(tǒng)可以改善這種情況，只需幾臺(tái)電腦和幾個(gè)管理員老師就能輕松完成。 B.提高對(duì)新書入庫(kù)、借閱圖書以及學(xué)生信心管理的速度。 C.減少人力的投入的同時(shí)提高了信息處理的精度和準(zhǔn)確度，在輸入無誤的基礎(chǔ)上可保證數(shù)據(jù)的正確性。 D.改進(jìn)了管理服務(wù)的質(zhì)量，可由系統(tǒng)對(duì)入庫(kù)圖書進(jìn)行自動(dòng)分類、歸類，學(xué)生信息整理、借閱情況登記入檔。 E.改進(jìn)人員的利用率，減少了前臺(tái)操作人員，更多的人員可用于為借閱者服務(wù)、更新采購(gòu)圖書等其他事物，節(jié)省人力資源。
標(biāo)簽： A. 編寫 圖書管理 人工
上傳時(shí)間： 2015-10-14
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人工選擇聚類中心，用k-means聚類方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，效果不錯(cuò)的
標(biāo)簽： 人工 聚類
上傳時(shí)間： 2013-12-29
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2519鋁合金本構(gòu)關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用論文
標(biāo)簽： 2519 鋁合金 人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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介紹當(dāng)今人工智能主流-----人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的原理與設(shè)計(jì)方法,對(duì)計(jì)算機(jī)人工智能,工業(yè)智能控制,信號(hào)處理,模式識(shí)別,數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域有重要作用.
標(biāo)簽： 人工智能 人工神經(jīng)元 網(wǎng)絡(luò) 工業(yè)
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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人工股市（Artificial Stock Market，簡(jiǎn)稱ASM）是模擬股市運(yùn)作的一個(gè)程序。在這個(gè)電腦中的虛擬市場(chǎng)中，若干被稱為交易者的人工智能程序(Agent)通過觀察它們所在的數(shù)字世界中股價(jià)和股息的不斷變換而做出預(yù)測(cè)，并且根據(jù)這些預(yù)測(cè)做出購(gòu)買股票與否以及購(gòu)買股票數(shù)量的決策。反過來，所有的交易者的決策又決定了股票的價(jià)格，這樣，整個(gè)的股票交易市場(chǎng)就構(gòu)成了一個(gè)自我封閉的計(jì)算系統(tǒng)。同時(shí)，這些交易者都具有學(xué)習(xí)的能力，可以根據(jù)以前預(yù)測(cè)的成功或者失敗對(duì)自己的決策進(jìn)行調(diào)整，并且通過一種被稱為遺傳算法的方法產(chǎn)生創(chuàng)新能力。
標(biāo)簽： Artificial Market Stock 人工
上傳時(shí)間： 2015-10-15
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這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有關(guān)前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性研究的具體介紹，希望給同類愛好者一些啟示與幫助。
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 敏感
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法，比較不錯(cuò)，適合于初學(xué)習(xí)人工智能的朋友
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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機(jī)器人路徑規(guī)劃中局部路徑規(guī)劃常用的人工勢(shì)場(chǎng)法，matlab原代碼
標(biāo)簽： 路徑規(guī)劃 機(jī)器人 局部 人工勢(shì)場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器模型和BP算法） 模式識(shí)別課程實(shí)驗(yàn)
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法 模型 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2015-10-23
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BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三層數(shù)據(jù)訓(xùn)練程序兼各代碼的說明
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù) 代碼 程序
上傳時(shí)間： 2013-11-29
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