<delect id="mw2us"></delect> 用bcb所撰寫的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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這一篇論文的標(biāo)題為「基於MIMO-OFDM的差分空頻群組碼」是2007發(fā)表的
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach
標(biāo)簽： Transmission Classifier Protection Approach
上傳時(shí)間： 2016-01-16
上傳用戶：shizhanincc
機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標(biāo)簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2016-04-07
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自組織映射網(wǎng)路(SOM) ，一種以競爭架構(gòu)為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的類神經(jīng)網(wǎng)路模式 SOM網(wǎng)路是模仿腦神經(jīng)細(xì)胞『物以類聚』的特性
上傳時(shí)間： 2017-01-07
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臺(tái)灣人對(duì)聚類算法的一個(gè)介紹。分群法（clustering）是一種最普遍將資料分類成群的方法，其主要的目的乃在於找出資料中較相似的幾個(gè)群組。
標(biāo)簽： clustering 分 聚類算法
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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JAVA網(wǎng)頁特效180招；本書收集網(wǎng)路上數(shù)百種的JAVA特效，篩選出較常用、較吸引人的180種特效，並透過功能面的分類方式，讓讀者可以輕易索引到所需要的特效。
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：CHENKAI
快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一．Eclipse 簡介 二．Eclipse 組織 三．Eclipse 相關(guān)術(shù)語 四．Eclipse 平臺(tái) 五．EMF & GEF 介紹 六．關(guān)於Eclipse、SWT 和JFace 一個(gè)SWT 應(yīng)用程式的基礎(chǔ)材料 基本控制項(xiàng) 標(biāo)籤 文件 按鈕 事件監(jiān)聽器 複合控制項(xiàng) Shell 佈局管理器 FillLayout GridLayout GridData 15 建立一個(gè)執(zhí)行程式 為什麼使用SWT 七．OSGI 簡介 Eclipse 資源 附錄1 SWT 的內(nèi)幕？ 附錄2 相關(guān)網(wǎng)站 附錄3 外掛開發(fā)
標(biāo)簽： Eclipse ECLIPSE EMF GEF
上傳時(shí)間： 2015-11-30
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本文是以數(shù)位訊號(hào)處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構(gòu)為主體的數(shù)位式溫度控制器開發(fā)，而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個(gè)部分，其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅(qū)動(dòng)裝置, RS232 除了可以與PC聯(lián)絡(luò)外也可以與具有CPU的熱能驅(qū)動(dòng)器做命令傳輸。在計(jì)畫中分析現(xiàn)有工業(yè)用加熱驅(qū)動(dòng)裝置和溫度曲線的關(guān)係，並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式，亦即DSP控制程式，其中包括控制理論、感測器線性轉(zhuǎn)換程式、I/O介面及通訊協(xié)定相關(guān)程式。在控制法則上，提出一個(gè)新的加熱體描述模型，然後以前饋控制為主並輔以PID控制，得到不錯(cuò)的控制結(jié)果。
標(biāo)簽： Processor Digital Singal DSP
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點(diǎn)像的東西， 不過現(xiàn)今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當(dāng)收到新的東西時(shí)， SVM 可以預(yù)測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
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上傳時(shí)間： 2014-01-18
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