無線網絡物理層安全的研究 對物理層密鑰提取的被動推理攻擊
上傳時間： 2016-05-16
上傳用戶：lizhuo
選Activate Product 然後下一步 進到了註冊畫面 將註冊機打開選擇Aster V7 2x 按Get Num產生註冊碼 將註冊碼複製到Aster的註冊畫面上,按下面的"其它" 將硬體代碼複製 將硬體代碼貼上註冊機上的Hardware ID後,按Get Key產生啟動碼後複製到註冊畫面的最下方.按下一步即可啟動
上傳時間： 2016-08-22
上傳用戶：921005047
本教材在“對潛在目標的跟蹤和識別中多傳感器多目標數據融合技術”這門短期課程，做了一些新的數據融合算法進行解釋和舉例說明。許多讀者對其中三個領域特別感興趣，即貝葉斯推理、人工神經網絡和模糊邏輯。本書正是包含了這些新發展起來的內容，滿足了對這些知識有需求的讀者。
上傳時間： 2017-05-20
上傳用戶：dahui83
適合模糊學習初學者，模糊學習分為： 模糊化、模糊規則、模糊推理、反模糊這幾個過程。
上傳時間： 2018-08-09
上傳用戶：kinghannah
淋浴器溫度控制調節采用MAT LAB 的附加組件Simulink, 仿真系 統的框圖如圖1 所示。圖中的虛線為模糊控制器, 作為二維模糊控制器機構以水的溫度偏差temp 和 流量偏差f low 為輸入量, 采用模糊推理方法對水 的溫度偏差和流量偏差進行整定, 用來確定冷水閥 門和熱水閥門的開口大小cold 和hot 以便控制冷 熱水的流量, 構成2 輸入2 輸出的一階模糊控制系 統; 模糊推理與去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱來編輯模糊 控制器。 圖1
上傳時間： 2018-10-12
上傳用戶：一只蟲蟲
混沌時間序列分析的不錯入門教程，書中對于推理和算法實現都進行了詳述。
上傳時間： 2020-03-07
上傳用戶：晨陽沐土
內容簡介 介紹了一般微處押器核鮒設計原理、基于微處邦器核的SoC設計的其本機念甜方法,通過對ARM系列處理器核和 CPU核的詳小描述,說明微處理器及外接口的設計原理和方法。同時也綜述了ARM系列她理器核和最新ARM核的 研發戰果以政ARM和Thmb踹積模型,對SC設計中涉及到的行儲器層次、 Cache存儲器管誣、片上總線片|:調和 產品測試等主要間黥進行了論述。在此基礎上給出了幾個基于ARM核的SoC嵌人式應用的實例。最后對基于異步設計 的ARM核 AMCLET及異步SUC子系統 AMUlET3打的研究進行了介紹 木書的特點是將基于ARM微處理器核的SC設計和實際恢人式系統的應用集成于一體,對于基于ARM核的S設計 和嵌λ式系統開發者來說是一本很好的參考手冊。可用作計算機科學拉術與應用電氣T程、電∫科學與技術專業科牛及碩 研究生的教材,也可作為從事集成電路設計的[程技術人員、于ARM的嵌入式系統應用開發技術入員的參考書。
上傳時間： 2020-04-02
上傳用戶：hongpixiaozhu
萬用表測量技巧用萬用表檢測彩色電視機開關電源
標簽： 萬用表
上傳時間： 2021-11-27
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摘要：無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，wSN是由許多具有低功率無線收發裝置的傳感器節點組成，它們監測采集周邊環境信息并傳送到基站進行處理在某一時刻通過wSN采集的數據量非常大，如何正確、高效地處理這些數據成為當前WSN研究中的一個熱點。傳感器節點一般部署在惡劣環境中，一些偶然因素會使采集的數據中出現不準確的數據，用戶依據這樣的數據很難準確判斷出被測對象的真實狀態。基于模糊理論的決策級數據融合算法能夠很好的解決這個問題本文以國家863研究項目《基于無線傳感器網絡的鐵路危險貨物在途安全狀態監測技術研究》為背景，結合鐵路運輸中棉花在途狀態監測系統的開發，在分析了當前有效的決策級數據融合技術基礎上，提出了基于模糊理論的決策級數據融合算法，該算法通過對采集數據進行處理和分析，以獲得準確的被測對象狀態的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中傳統的決策級數據融合算法，如自適應加權數據融合算法和算術平均數數據融合算法，總結這兩種算法的優缺點和檢測系統的需求，進步明確理想算法應達到的目標。（2）提出了基于模糊理論的兩階段數據融合算法：該算法第一階段利用基于貼近度的數據融合算法進行同類數據的融合校準，這一階段的目的是剔除錯誤的和可信度較差的數據，得到相對更加準確的數據，第二階段利用模糊推理對第個階段得到的異類數據進行融合推理，得到被測對象當前狀態的描述，為決策提供支持（3）結合實測數據仿真本文所提出的算法，結果證明與傳統的融合算法相比，可以更加準確的描述被測對象狀態
標簽： 無線傳感器
上傳時間： 2022-03-17
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第一章 機器學習革命學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章 符號學派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學習使用（請勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學習分享，若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章 聯結學派：大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章 進化學派：自然的學習算法達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里統治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯，但不是直接關聯推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率：一對不幸的組合第七章 類推學派：像什么就是什么完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚，人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你第十章 建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網？進化的第二部分
上傳時間： 2022-05-07
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