Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵,是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式,通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì),使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難,目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1)學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數(shù) ap(s):第p個(gè)模式的第s個(gè)要素(-1或1) wij:第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí),wij=0,即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí),一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素(-1或1) 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值,其中,0意味t=0。 反復(fù)部分:對(duì)各神經(jīng)元,計(jì)算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f()--Sgn() θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行,直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間: 2015-03-16
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詞法分析程序,可對(duì)以下的C源程序進(jìn)行分析:main() {int a[12] ,sum for(i=1 i<=12 i++) {for(j=1 j<=12 j++)scanf("%d",&a[i][j]) } for(i=12 i>=1 i--){ for(j=12 j>=1 j--){ if(i==j&&i+j==13)sum+=a[i][j] } } printf("%c",sum) }
上傳時(shí)間: 2013-12-26
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系統(tǒng)資源(r1…rm),共有m類,每類數(shù)目為r1…rm。隨機(jī)產(chǎn)生進(jìn)程Pi(id,s(j,k),t),0
上傳時(shí)間: 2014-01-27
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經(jīng)典c程序100例==1--10 【程序1】 題目:有1、2、3、4個(gè)數(shù)字,能組成多少個(gè)互不相同且無重復(fù)數(shù)字的三位數(shù)?都是多少? 1.程序分析:可填在百位、十位、個(gè)位的數(shù)字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去 掉不滿足條件的排列。 2.程序源代碼: main() { int i,j,k printf("\n") for(i=1 i<5 i++) /*以下為三重循環(huán)*/ for(j=1 j<5 j++) for (k=1 k<5 k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k) }
上傳時(shí)間: 2014-01-07
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ADT串的實(shí)現(xiàn):主要包括以下操作:§ copy(s1,s2)把串s1復(fù)制到s2 § concat(s,s1,s2)連接S1,S2,結(jié)果放在S中 § delete(s,i,j)將串s中從第i個(gè)字符開始的連續(xù)j個(gè)字符刪除,如果i+j>s.len則一直刪除到串尾 § insert(s,s1,i)將串S1插入串S的第i個(gè)字符后
上傳時(shí)間: 2013-12-11
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此為編譯原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告 學(xué)習(xí)消除文法左遞規(guī)算法,了解消除文法左遞規(guī)在語(yǔ)法分析中的作用 內(nèi)含 設(shè)計(jì)算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: (1)把文法G的所有非終結(jié)符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執(zhí)行 (2)FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規(guī)則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關(guān)于Pj的所有規(guī)則; 消除關(guān)于Pi規(guī)則的直接左遞歸性 END (3)化簡(jiǎn)由(2)所得的文法。即去除那些從開始符號(hào)出發(fā)永遠(yuǎn)無法到達(dá)的非終結(jié)符的 產(chǎn)生規(guī)則。
標(biāo)簽: 編譯原理 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 算法
上傳時(shí)間: 2015-03-29
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誤差分析的方法有多種,例如,威點(diǎn)遜(J. H. Wilkison)針對(duì)的計(jì)算機(jī)的浮點(diǎn)運(yùn)算提出的“向后誤差分析”,這是一種先驗(yàn)估計(jì)誤差的方法,較以往的“向前誤差分析”在矩陣運(yùn)算的舍入誤差估計(jì)上有較好的結(jié)果,以而使矩陣的誤差分析獲得了突破性的進(jìn)展,使不少用向前誤差分析難于判定可靠性的數(shù)值方法獲得新的進(jìn)展。
標(biāo)簽: 誤差分析
上傳時(shí)間: 2013-12-09
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/* * Copyright (c) 2005,浙江聯(lián)大儀表有限公司儀表技術(shù)部 * All rights reserved. * * 文件名稱:oil level sensor over.c * 文件標(biāo)識(shí):無 * 摘 要:油位傳感器最終版 * * 當(dāng)前版本:1.1 * 作 者:翁德平 * 完成日期:2005年6月10日 * * 取代版本:1.0 * 原作者 :翁德平 * 完成日期:2005年5月10日 */
標(biāo)簽: Copyright reserved rights sensor
上傳時(shí)間: 2015-03-31
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調(diào)用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP,三維數(shù)組,(i,j,k)為第k個(gè)樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2
標(biāo)簽: combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets
上傳時(shí)間: 2015-04-04
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求解網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑。假設(shè)某個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)有n個(gè)站點(diǎn),依次編號(hào)為1,2,…,n;有的站點(diǎn)之間有直接的線路連接(即這兩個(gè)站點(diǎn)之間沒有其它站點(diǎn)),有的站點(diǎn)之間沒有直接的線路連接。如果用三元組(i,j,f)來表示該網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)I和站點(diǎn)j之間有直接的線路連接且它們之間的距離為f 當(dāng)已知該網(wǎng)絡(luò)各站點(diǎn)之間的直接連接情況由m個(gè)三元組(i1,j1,f1),(i2,j2,f2),…,(im,jm,fm)確定時(shí),要求計(jì)算出對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中任意一個(gè)站點(diǎn)g(1≤g≤n)到其余各站點(diǎn)的最短距離。
標(biāo)簽: 網(wǎng)絡(luò) 最短路徑 站點(diǎn) 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2013-12-27
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