一個(gè)IE的初始模型，一個(gè)功能還沒完善的東西，其基本上能實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)業(yè)的功能！
標(biāo)簽： 模型
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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一個(gè)關(guān)于HMM(隱馬爾可夫模型)實(shí)現(xiàn)的C語言庫。是Visual C++數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)踐的配套源代碼
標(biāo)簽： Visual HMM C語言 馬爾可夫模型
上傳時(shí)間： 2015-03-16
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GJM-OA網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化辦公系統(tǒng)-采用MVC開發(fā)模型
標(biāo)簽： GJM-OA MVC 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-03-16
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物體做拋物線運(yùn)動(dòng)是游戲中基本運(yùn)動(dòng)物理模型之一！ 在PC游戲中可以由重力公式 輕易模擬，但在手機(jī)游戲中 ，由于多數(shù)手機(jī)不支持浮點(diǎn)運(yùn)算 因此不能用 sin ，cos， 來分解初速度。 所以只能用近似模擬的方法！ 我所采用的是：先放大后縮小的模擬方式，并且為了更精確加入了一定的偏移量。
上傳時(shí)間： 2015-03-17
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(1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) (2)從源點(diǎn)v出發(fā),令ve[0]=0,按拓?fù)渑判蚯笃溆喔黜?xiàng)頂點(diǎn)的最早發(fā)生時(shí)間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓樸有序序列中頂點(diǎn)個(gè)數(shù)小于網(wǎng)中頂點(diǎn)數(shù)n,則說明網(wǎng)中存在環(huán),不能求關(guān)鍵路徑,算法終止 否則執(zhí)行步驟(3)(3)從匯點(diǎn)v出發(fā),令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓樸排序求其余各頂點(diǎn)的最遲發(fā)生時(shí)間vl[i](n-2>=i>=2). (4)根據(jù)各頂點(diǎn)的ve和vl值,求每條弧s的最早發(fā)生時(shí)間e(s)和最遲開始時(shí)間l(s).若某條弧滿足條件e(s)=l(s),則為關(guān)鍵活動(dòng).
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：fredguo
日立SH-2 CPU核的VERLOG源碼，可在ISE6上綜合，有說明文檔
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶：開懷常笑
優(yōu)化算法,可有通過考察所構(gòu)建模型來組合自己的函數(shù)功能,有選擇的提供程序
標(biāo)簽： 優(yōu)化算法 建模 函數(shù) 組合
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：jiahao131
自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，競(jìng)爭(zhēng)是這樣進(jìn)行的：對(duì)于“贏”的那個(gè)神經(jīng)元c，在其周圍Nc的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程就是網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行自適應(yīng)、自組織的過程，經(jīng)過一定次數(shù)的訓(xùn)練以后，網(wǎng)絡(luò)能夠把拓?fù)湟饬x下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節(jié)點(diǎn)上。網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性降維映射結(jié)構(gòu)：它是受視網(wǎng)膜皮層的生物功能的啟發(fā)而提出的。~..~
標(biāo)簽： Kohonen 自組織 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
一個(gè)支撐矢量機(jī)模型庫，詳細(xì)內(nèi)容參看壓縮包內(nèi)的FAQ
上傳時(shí)間： 2015-03-19
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開發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認(rèn)為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無教師的聚類方法。
標(biāo)簽： Self-Organizing feature Matlab Map
上傳時(shí)間： 2015-03-19
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