大數據量本地存儲系統設計。可處理大量數據。
標簽： 大數據 存儲 系統設計 數據
上傳時間： 2016-10-20
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人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優 的新型搜索策略，該算法具有較優的全局收斂能力及較快的尋優速度。本文首次將 人工魚群算法應用于人工神經網絡的學習，形成了人工魚群神經網絡模型，通過與 BP算法、模擬退化算法、進化算法訓練的人工神經網絡進行比較，驗證了人工魚群 神經網絡在全局尋優能力上的優勢，進而利用人工魚群神經網絡進行電力系統短期 負荷預測，建立了人工魚群神經網絡預測模型。為了進一步提高算法的穩定性，以 及求得全局最優值的能力，文中給出了改進的人工魚群算法。當人工魚種群的最優 值在多代未變的情況下，加入了“跳躍”行為，改變人工魚個體的參數，避免陷入 局部最優并提高了尋求全局最優解的能力。然后建立了新的預測模型，實際編程表 明，改進后的模型具有更好的全局最優化能力及穩定性。
標簽： AFSA 2002 人工魚群 算法
上傳時間： 2013-12-18
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摘 要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎上,對人工魚群算法加以改進,提出了一種改進型人工魚群算 法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復雜函數最優化問題。 仿真結果表明,改進后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點,是一種求解復雜函數全局最優化的智 能算法。
標簽： 人工魚群 算法 分 全局
上傳時間： 2013-12-23
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摘 要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎上,對人工魚群算法加以改進,提出了一種改進型人工魚群算 法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復雜函數最優化問題。 仿真結果表明,改進后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點,是一種求解復雜函數全局最優化的智 能算法
上傳時間： 2013-12-12
常用的說話人識別方法有模板匹配法、統計建模法、聯接主義法(即人工神經網絡實現)。考慮到數據量、實時性以及識別率的問題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結合的方法。 說話人識別的系統主要由語音特征矢量提取單元(前端處理)、訓練單元、識別單元和后處理單元組成，
標簽： 識別方法 模板 匹配法 人工神經網絡
上傳時間： 2014-07-08
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用51匯編編寫的CRC-4校驗程序,生成多項式g(x) = x4 + x + 1, 非常適合數據量不大的場合.
標簽： CRC x4 匯編 多項式
上傳時間： 2016-10-29
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VB開發 利用DAQAI控件實現板卡模擬量輸入
標簽： DAQAI 控件 板卡 模擬量輸入
上傳時間： 2013-12-06
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VB開發 利用DAQAO控件實現板卡模擬量輸出
標簽： DAQAO 控件 板卡 模擬量
上傳時間： 2014-11-24
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AD轉把模擬量換成12位數據，把這12bit數據發送給DSP處理器
標簽： 模擬量 數據
上傳時間： 2014-12-21
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現代信號處理中高階統計量——計算三階累積量的程序
標簽： 信號處理 計量 計算 程序
上傳時間： 2014-01-05
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