本書包含四個組成部分：導論，監督學習，無監督學習，神經網絡動力學模型。導論部 分介紹神經元模型、神經網絡結構和機器學習的基本概念和理論。監督學習討論感知機學習 規則，有監督的Hebb學習，Widrow-Hoff學習算法，反向傳播算法及其變形，RBF網絡，正則 化網絡，支持向量機以及委員會機器。無監督學習包括主分量分析，自組織特征映射模型的 競爭學習形式，無監督學習的信息理論，植根于統計力學的隨機學習機器，最后是與動態規 劃相關的增強式學習。
標簽： 神經網絡
上傳時間： 2022-06-21
上傳用戶：fliang
《現代通信系統盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統的結構和發展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象，包括當信號的統計信息缺失或失真情況下，連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
上傳時間： 2022-07-09
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木書以神經網絡結構為主線，以學習算法為副線，詳細介紹了神經網絡結構和算法步驟，并給出實例和練習，目的是使讀者易看懂，能動手，會應用。主要內容包括：人工神經網絡簡介、單層前向網絡及LMS學習算法、多層前向網絡及BP學習算法、支持向量機及其學習算法、 Hopfield神經網絡與聯想記憶、隨機神經網絡及模擬退火算法、競爭神經網絡和協同神經網絡。每章均給出了基于 MATLAB的仿真實例以及練習。
標簽： 人工神經網絡
上傳時間： 2022-07-12
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數據挖掘軟件發展分析 第一代數據挖掘軟件 特點 支持一個或少數幾個數據挖掘算法 挖掘向量數據（vector-valued data） 數據一般一次性調進內存進行處理 典型的系統如Salford Systems公司早期的CART系統(www.salford-systems.com)
標簽： vector-valued data 數據挖掘 數據
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：dragonhaixm
在16MHZ頻率下速度為16MIPS的8位RISC結構單片機，內含硬件乘法器。 支持JTAG端口仿真和編程，仿真效果比傳統仿真同更真實有效。 8通道10位AD轉換器，支持單端和雙端差分信號輸入，內帶增益可編程運算放大器。 16K字節的FLASH存貯器，支持ISP、IAP編程，使系統開發、生產、維護更容易。 多達1K字節的SRAM，32個通用寄存器，三個數據指針，使用C語言編程更容易。 512字節的EEPROM存貯器，可以在系統掉電時保存您的重要數據。 多達20個中斷源，每個中斷有獨立的中斷向量入口地址。 2個8位定時/計數器，1個16位定時/計數器，帶捕捉、比較功能，有四個通道的PWM。 硬件USART、SPI和基于字節處理的I2C接口。 杰出的電氣性能，超強的抗干擾能力。每個IO口可負載40mA的電流，總電流不超過200mA。 可選片內/片外RC振蕩、石英/陶瓷晶振、外部時鐘，更具備實時時鐘（RTC）功能；片內RC振蕩可達8MHZ，頻率可校調到1%精度；片外晶振振蕩幅度可調，以改善EMI性能。 內置模擬量比較器。 可以用熔絲開啟、帶獨立振蕩器的看門狗，看門狗溢出時間分8級可調。 內置上電復位電路和可編程低電壓檢測（BOD）復位電路。 六種睡眠模式，給你更低的功耗和更靈活的選擇。 ATMEGA16L工作電壓2.7V-5.5V，工作頻率0-8MHZ；ATMEGA16工作電壓4.5-5.5V，工作頻率0-16MHZ。 32個IO口，DIP40、TQFP44封裝。 與其它8位單片機相比，有更高的程序安全性，保護您的知識產權。
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：wcl168881111111
支持4到16bit 的m序列的MATLAB源碼。輸入寄存器長度M_Len，輸出2.^M_Len-1長度的寄存器狀態值向量
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：xymbian
1D/2D 向量計算封裝，特別經過SSE優化，能夠提供與Intel IPP速度接近的向量計算，支持矩陣轉置、矩陣加減乘除。精度支持單/雙精度設置，需要SSE2以上指令支持。
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：weiwolkt
L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數檔
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：jiahao131
STM32F RFID通訊源代碼（支持雙向發送接收）
上傳時間： 2013-06-16
上傳用戶：eeworm
如何入侵一臺Internet上的主機
標簽： Internet
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：eeworm
