本系統(tǒng)采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向?qū)ο罂梢暬幊?使系統(tǒng)的開發(fā)工作適應(yīng)目前的流行趨勢。設(shè)計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結(jié)構(gòu)化設(shè)計方法。各子系統(tǒng)具有獨立的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，設(shè)計時力求簡單易用，便于維護。各模塊為平行關(guān)系，彼此間無直接的參數(shù)聯(lián)系，也無庫的交叉關(guān)聯(lián)，從而保證各子系統(tǒng)可以單獨運行。
上傳時間： 2015-03-12
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本系統(tǒng)采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向?qū)ο罂梢暬幊?使系統(tǒng)的開發(fā)工作適應(yīng)目前的流行趨勢。設(shè)計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結(jié)構(gòu)化設(shè)計方法。各子系統(tǒng)具有獨立的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，設(shè)計時力求簡單易用，便于維護。各模塊為平行關(guān)系，彼此間無直接的參數(shù)聯(lián)系，也無庫的交叉關(guān)聯(lián)，從而保證各子系統(tǒng)可以單獨運行。
上傳時間： 2014-01-01
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影像中角落的偵測-主要是機器視覺當(dāng)中很重要的一環(huán) 因為角落的改變或是變化可以偵測出來當(dāng)做影像變化的特徵
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上傳時間： 2013-12-29
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單片機上智能拼音輸入法,附有控制和杳詢函數(shù).方便使用調(diào)用.可以自加LCD實現(xiàn)可視化鍵盤輸入!供大家參考!
標(biāo)簽： LCD 單片機 函數(shù) 拼音輸入法
上傳時間： 2015-04-15
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數(shù)值微分和數(shù)值積分:Newton-Cotes公式、復(fù)化公式和區(qū)間逐次半分法、外推法和Romberg積分、自適應(yīng)Simpson積分法
標(biāo)簽： Newton-Cotes Romberg Simpson 積分
上傳時間： 2015-04-21
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歸一化自適應(yīng)LMS算法的Matlab仿真
上傳時間： 2013-12-22
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開發(fā)工具用EMBEST IDE進行開發(fā),該程序是一個S3C44B0直接驅(qū)動網(wǎng)卡的程序,包括8019初始化,物理層收包發(fā)包,UDP的接收和發(fā)送,IP的發(fā)送和接收.已及ARM的地址解板,整個程序是自頂而下,方便進行網(wǎng)卡研究用,也可將其移植到8051單片機上使用
標(biāo)簽： S3C44B0 EMBEST 8019 程序
上傳時間： 2013-12-21
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一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以 達到簡化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的. 實驗比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表 明,所提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體訓(xùn)練時間至少可縮短40 ％ ,學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率可提高1 ％以上,而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 更加精簡.
標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群聚類 并行
上傳時間： 2013-12-26
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這是一個自適應(yīng)矢量化算法（VQ）源程序。用于人工智能算法
上傳時間： 2015-09-12
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自編51c語言簡單測試程序 使用wave6000編譯通過 其中包括始終芯片12887的初始化 以及調(diào)用顯示
上傳時間： 2015-09-18
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