基于信號(hào)時(shí)頻特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)報(bào)警方法，了解信號(hào)時(shí)頻的特征分析，應(yīng)該有用。
資源簡(jiǎn)介：基于信號(hào)時(shí)頻特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)報(bào)警方法，了解信號(hào)時(shí)頻的特征分析，應(yīng)該有用。
上傳時(shí)間： 2013-12-02
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資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢(shì),采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神...
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介：基于卡爾曼濾波器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，有蠻好的效果
上傳時(shí)間： 2015-12-25
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資源簡(jiǎn)介：基于matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，其中采用不同的隱層，自己編寫的，實(shí)現(xiàn)多類數(shù)據(jù)的分類
上傳時(shí)間： 2017-08-01
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資源簡(jiǎn)介：三種非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析的方法 窗口傅里葉變換、wigner分布和小波變換
上傳時(shí)間： 2013-12-09
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資源簡(jiǎn)介：基于matlab的信號(hào)時(shí)頻分析仿真 MATLAB 軟件在多個(gè)研究領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。其中,它的頻譜分析和濾波器的分析設(shè)計(jì)功能很強(qiáng),從而使數(shù)字信號(hào)處理變得十分簡(jiǎn)單、直觀。本文介紹了時(shí)頻分析基礎(chǔ)理論及一些應(yīng)用,運(yùn)用MATLAB 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了旨在構(gòu)造一種時(shí)間和頻率的密...
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介：基于LabVIEW的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序.運(yùn)行時(shí),需要裝MATLAB.
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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資源簡(jiǎn)介：時(shí)頻分析工具箱是基于matlab的語(yǔ)言設(shè)計(jì)的一種基于時(shí)頻分析的信號(hào)處理方法.
上傳時(shí)間： 2016-07-14
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資源簡(jiǎn)介：數(shù)字信號(hào)處理及其MATLAB實(shí)現(xiàn)書籍,基于matlab的信號(hào)時(shí)頻分析仿真書籍
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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資源簡(jiǎn)介：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)研究。基于特征融合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別技基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別研究術(shù)研究。基于遺傳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行票據(jù)手寫數(shù)字識(shí)別。一種改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
上傳時(shí)間： 2014-11-03
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資源簡(jiǎn)介：matlab 壓縮包文件,基于時(shí)頻分析的isar回波處理歷程,基于時(shí)頻分析的多分量現(xiàn)形調(diào)頻信號(hào)處理
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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資源簡(jiǎn)介： 提出一種基于分形理論和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空遙感圖像有監(jiān)督分類方法。該方法嘗試將航空?qǐng)D像 的光譜信息和紋理特征相結(jié)合。它首先將彩色航空?qǐng)D像由RGB 格式轉(zhuǎn)化為HSI 格式,然后,根據(jù)亮度計(jì)算分 數(shù)維、多重分形廣義維數(shù)譜q-D( q) 和“空隙”等基于分形的紋理...
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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資源簡(jiǎn)介：摘要： 本文研究了基于小世界結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)想記憶模型。網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)存儲(chǔ)模式的行為其實(shí)是無(wú)序參數(shù)為一有限值時(shí)的相位變化。越是規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)越是難以恢復(fù)記憶模式，且容易變成混合狀態(tài)。另外，在無(wú)序參數(shù)的值適中時(shí)，對(duì)于一定數(shù)量的存儲(chǔ)模式，最終得到恢復(fù)...
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介：基于快速折疊算法和時(shí)頻分析的LPI跳頻信號(hào)截獲.pdf
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介：一篇關(guān)于基于Gabor譜方法的跳頻信號(hào)時(shí)頻分析.pdf的學(xué)術(shù)論文，很有用哦
上傳時(shí)間： 2017-01-29
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資源簡(jiǎn)介：基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法，ＥＩ檢索論文，絕對(duì)有參考價(jià)值．
上傳時(shí)間： 2017-07-26
上傳用戶：JasonC
資源簡(jiǎn)介：基于時(shí)頻分布的跳頻信號(hào)分析研究，短時(shí)傅立葉變換，魏格納分布，偽魏格納分布，平滑偽魏格納分布
上傳時(shí)間： 2017-09-06
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資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于前向?qū)ο騻鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息檢索算法。分析了信息檢索技術(shù)的基本概念、原理、以及檢索方式，研究了科技信息檢索的流程，研究了前向?qū)ο騻鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型和算法，提出了基于前向?qū)ο騻鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息檢索的原理和算法，并將這種算法與傳...
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：逗逗666
資源簡(jiǎn)介：基于VC開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，能進(jìn)行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)(annie1.5)
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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資源簡(jiǎn)介：matlab編寫的訓(xùn)練som自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源代碼。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：hasan2015
資源簡(jiǎn)介：基于DRNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定參數(shù)自學(xué)習(xí)的PID控制仿真
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：熊少鋒
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)基于MATLAB的徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
上傳時(shí)間： 2015-06-15
上傳用戶：leehom61
資源簡(jiǎn)介：基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)辨識(shí)軟件包.
上傳時(shí)間： 2015-07-01
上傳用戶：zhuimenghuadie
資源簡(jiǎn)介：基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像識(shí)別方法的研究。其中詳細(xì)講述了基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法，還附有部分源程序
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介：基于類覆蓋算法和粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決模式分類問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以完成基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.
上傳時(shí)間： 2015-08-23
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資源簡(jiǎn)介：基于粗糙集理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層遞階分類算法。
上傳時(shí)間： 2015-10-07
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資源簡(jiǎn)介：基于MATLAB完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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資源簡(jiǎn)介：基于MATLAB完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序 該程序可以擴(kuò)充n個(gè)輸入,n個(gè)輸出,很容易
上傳時(shí)間： 2015-11-04
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資源簡(jiǎn)介：A=alphabet(:,1)+rand(35,1) alphabet是已定義好的字符特征矩陣 A2=sim(netn,A) netn是前面已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) A2=compet(A2) answer=find(compet(A2)==1) plotchar(alphabet(:,answer))
上傳時(shí)間： 2014-01-27
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