?? 噪聲優(yōu)化技術(shù)資料

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?? 技術(shù)文檔：2
?? 源代碼：5835

?? 噪聲優(yōu)化熱門(mén)資料

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提出了一種基于角度信息的約束總體最小二乘無(wú)源定位算法. 該算法首 先將非線(xiàn)性的觀測(cè)方程轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性方程, 并分析了觀測(cè)噪聲對(duì)線(xiàn)性方程系數(shù)的 影響, 從而能夠?qū)o(wú)源定位問(wèn)題等價(jià)為一個(gè)約束總體最小二乘問(wèn)題, 然后又將該 有約束的優(yōu)化問(wèn)題變?yōu)闊o(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題, 并利用Newton 算法進(jìn)行迭代求解, ...

?? ?? 從此走出陰霾

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別字符. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是把一組樣本輸入輸出問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，并通過(guò)梯度算法利用迭代運(yùn)算求解權(quán)值的一種學(xué)習(xí)方法。采用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)，并附加線(xiàn)性感知器來(lái)實(shí)現(xiàn)單字符的有效識(shí)別，算法簡(jiǎn)便，識(shí)別率高，可適用于多種高噪聲環(huán)境中的印刷體字符識(shí)別。...

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