Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個N維記憶模式，通過對網(wǎng)絡(luò)N個神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個輸出閾值θj的設(shè)計，使得: 這M個記憶模式所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經(jīng)元與第i個神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對各神經(jīng)元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
Routine mampres: To obtain amplitude response from h(exp(jw)). input parameters: h :n dimensioned complex array. the frequency response is stored in h(0) to h(n-1). n :the dimension of h and amp. fs :sampling frequency (Hz). iamp:If iamp=0: The Amplitude Res. amp(k)=abs(h(k)) If iamp=1: The Amplitude Res. amp(k)=20.*alog10(abs(h(k))). output parameters: amp :n dimensioned real array. the amplitude-frequency response is stored in amp(0) to amp(n-1). Note: this program will generate a data file "filename.dat" . in chapter 2
標(biāo)簽： dimensione parameters amplitude response
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：xfbs821
《算法分析與設(shè)計》中的 “矩陣連乘程序”給定n個矩陣｛A1,A2,…,An｝，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。由于矩陣滿足乘法的結(jié)合律，根據(jù)加括號的如何確定計算矩陣連乘積的計算次序，使得依此次序計算矩陣連乘積需要的數(shù)乘次數(shù)最少。
上傳時間： 2015-11-22
上傳用戶：ma1301115706
很好的搜索： 給你很多長度不定的木棒，將他們分成幾組，每組中的總長度作為這組的標(biāo)示值，請給出一種分組方法，能使得所有標(biāo)示值中的最小值最大。 Input 多組，每組兩行，第一行是一個N和K，代表有N根木棒，分成K組，第二行是N個數(shù)字，代表木棒的長度。（N不超過100，K不超過20，每根木棒長度不超過1000） Output 輸出所有標(biāo)示值中的最小值的最大值。 Sample Input 5 3 1 3 5 7 9 5 3 89 59 68 35 29 Sample Output 8 89
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：nairui21
給定n個矩陣{A1,A2,…,An}，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察這n個矩陣的連乘積A1A2…An。由于矩陣乘法滿足結(jié)合律，故計算矩陣的連乘積可以有許多不同的計算次序，這種計算次序可以用加括號的方式來確定。若一個矩陣連乘積的計算次序完全確定，則可以依此次序反復(fù)調(diào)用2個矩陣相乘的標(biāo)準(zhǔn)算法（有改進(jìn)的方法，這里不考慮）計算出矩陣連乘積。若A是一個p×q矩陣，B是一個q×r矩陣，則計算其乘積C=AB的標(biāo)準(zhǔn)算法中，需要進(jìn)行pqr次數(shù)乘。
上傳時間： 2016-06-18
上傳用戶：hjshhyy
計算機網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)方法 第三版 英文版 作 者： （美）彼德森（Peterson,L.L.） 等著 出 版 社： 機械工業(yè)出版社 出版時間： 2005-3-1 字 數(shù)： 版 次： 1 頁 數(shù)： 813 印刷時間： 2005/03/01 開 本： 印 次： 紙 張： 膠版紙 I S B N ： 9787111160564 包 裝： 平裝 所屬分類： 圖書 >> 計算機/網(wǎng)絡(luò) >> 計算機理論
標(biāo)簽： Peterson 2005 計算機網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)方法
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：weiwolkt
為了開發(fā)出適用于各種無線通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和業(yè)務(wù)，人們通過不斷的努力，制定了一個業(yè)界的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，這就是無線應(yīng)用協(xié)議 [ WAP ]。無線應(yīng)用環(huán)境（Wireless ApplicationE n v i r o n m e n t，WA E）是WAP協(xié)議的一部分，它定義了各種無線終端，諸如移動電話、尋呼機和個人數(shù)字助理（P D A）上使用的應(yīng)用結(jié)構(gòu)。
標(biāo)簽： 無線通信網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2017-03-13
上傳用戶：BIBI
//建立頂級窗口 toplevel = XtVaAppInitialize[&app, "List", NULL, 0, &argc, argv, NULL, NULL] //建立列表上的復(fù)合字符串 for[i=0 i<12 i++] str_months[i] = XmStringCreateSimple[months[i]] //建立列表 n = 0 XtSetArg[args[n], XmNitems, str_months] n++ XtSetArg[args[n], XmNitemCount, 12] n++ XtSetArg[args[n], XmNvisibleItemCount, 8] n++ //XtSetArg[args[n], XmNscrollBarDisplayPolicy, XmSTATIC] n++ //XtSetArg[args[n], XmNlistSizePolicy, XmCONSTANT] n++ XtSetArg[args[n], XmNselectionPolicy, XmEXTENDED_SELECT] n++ list = XmCreateScrolledList[toplevel, "list", args, n] XtManageChild[list] for[i=0 i<12 i++] XmStringFree[str_months[i]] //顯示窗口 XtRealizeWidget[toplevel] //進(jìn)入事件循環(huán) XtAppMainLoop[app]
標(biāo)簽： NULL XtVaAppInitialize toplevel List
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：asdkin
哈夫曼樹又稱最優(yōu)二叉樹，是一種帶權(quán)路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權(quán)路徑長度，就是樹中所有的葉結(jié)點的權(quán)值乘上其到根結(jié)點的路徑長度（若根結(jié)點為0層，葉結(jié)點到根結(jié)點的路徑長度為葉結(jié)點的層數(shù)）。樹的帶權(quán)路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個權(quán)值Wi(i=1,2,...n)構(gòu)成一棵有N個葉結(jié)點的二叉樹，相應(yīng)的葉結(jié)點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的。
上傳時間： 2017-06-09
上傳用戶：wang5829
批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3; 1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0; 1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2; 1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規(guī)范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數(shù) n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0) k=k+1; y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本 a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a if k >= 250 break end end if k<250 disp(['a為：',num2str(a)]) disp(['k為：',num2str(k)]) else disp(['在250步以內(nèi)沒有收斂，終止']) end %判決面：x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)
上傳時間： 2016-11-07
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