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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車削加工表面粗糙度智能預測

  • LazyCMS 是一款小巧、高效、人性化的開源內容管理系統;基于PHP5開發

    LazyCMS 是一款小巧、高效、人性化的開源內容管理系統;基于PHP5開發,支持MySQL數據庫;真正的完全模塊化方式和完善的類庫支持,使得進一步擴展功能和二次開發更加得心應手。

    標簽: LazyCMS PHP5 開源 管理系統

    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:fredguo

  • 基于自組織特征映射網絡的聚類分析

    基于自組織特征映射網絡的聚類分析,是在神經網絡基礎上發展起來的一種新的非監督聚類方法,分析了基于自 組織特征映射網絡聚類的學習過程,分析了權系數自組織過程中鄰域函數和學習步長的一般取值問題,給出了基于自組織 特征映射網絡聚類實現的具體算法,并通過實際示例測試,證實了算法的正確性。

    標簽: 自組織 特征 映射網絡 聚類分析

    上傳時間: 2014-11-29

    上傳用戶:xiaohuanhuan

  • 基于8051單片機

    基于8051單片機,用繪圖型LCM開發的數字時鐘,可顯示日期和時間,通過與8051的P2.0、P2.1連接的兩個按鈕調整時間和調整時間模式。

    標簽: 8051 單片機

    上傳時間: 2014-10-29

    上傳用戶:zm7516678

  • 基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目標跟蹤學位論文:討論了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子濾波算法(Particle Filter)

    基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目標跟蹤學位論文:討論了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子濾波算法(Particle Filter),分析了兩種算法的特點;,分析了用運動目標檢測提取目標運動特征的技術,通過增加對目標特征描述信 息,提高跟蹤健壯性,并在以顏色直方圖描述顏色特征的基礎上,融合了目標的運動特征,設計了一種基于運動特征和顏色特征多特征融合的粒子濾波跟蹤方法;用二階直方圖描述顏色特征,設計了均值偏移和粒子濾波相結合的目標跟蹤技術

    標簽: Particle Filter Shift MeanS

    上傳時間: 2017-01-14

    上傳用戶:曹云鵬

  • 該程序是基于matlab平臺而編成的

    該程序是基于matlab平臺而編成的,解決分布擬合度卡方檢驗算法

    標簽: matlab 程序

    上傳時間: 2017-01-29

    上傳用戶:cjf0304

  • SP是一個基于GNU C++編譯器

    SP是一個基于GNU C++編譯器,并且VC6可編譯的源碼包,用途在于解析SGML文檔。SP內置nsgml命令行工具以便進行更方便的非編程的SGML處理工作;此外SP也提供良好的編程接口以便能夠進行更復雜的處理。

    標簽: GNU 編譯器

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:Altman

  • CEBI電子商務網站 基于JSP+javaBean結構

    CEBI電子商務網站 基于JSP+javaBean結構,實現購物,商品的添加管理功能

    標簽: javaBean CEBI JSP 電子商務

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:dapangxie

  • 基于matlab簡單計算器

    基于matlab簡單計算器,和我們平時用的普通計算器一樣

    標簽: matlab 計算器

    上傳時間: 2017-04-17

    上傳用戶:ddddddos

  • 基于Java技術

    基于Java技術,只實現了ATM機的取款過程 在這個程序中,用到以下JAVA類庫:      dataAccess(數據操作)類:包含用于數據庫的相關操作   atmScreen(ATM屏幕)類:主要創建各操作窗體和相應按鈕事件   Account(用戶帳戶)類:包含用戶信息的驗證、余額查詢和扣錢等方法   readCard(讀卡機)類:包含讀取用戶卡號和退卡(退出系統)   moneyMachine(取錢機)類:只用于打印清單   Atm(系統)類:系統主方法的開始,負責調用其他類

    標簽: Java

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:wlcaption

  • 基于MFC框架

    基于MFC框架,模擬計算機組成原理上的二進制整數乘法,可以顯示出完整的運算過程!

    標簽: MFC

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:gaome

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