PCI局部總線結(jié)構(gòu)設(shè)計 首先介紹了什么是PCI局部總線，后面逐漸深入具體介紹PCI局部總線的特點和具體設(shè)計方法。
標(biāo)簽： PCI 局部 總線 結(jié)構(gòu)設(shè)計
上傳時間： 2014-01-14
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基于計算機特征碼的軟件注冊加密及序列號生成的源程序
上傳時間： 2016-11-16
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測研究。基于特征融合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別技基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別研究術(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)字識別。一種改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)字識別 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像識別
上傳時間： 2014-11-03
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此程序為用matlab實現(xiàn)信號特征提取的實驗程序，將待處理的一維時間函數(shù)賦給work2中的x1tRE，運行work2即可
上傳時間： 2016-11-19
上傳用戶：開懷常笑
強局部加權(quán)回歸算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部觀測數(shù)據(jù)對欲擬合點進(jìn)行多項式加權(quán)擬合,并用最小二乘法進(jìn)行估計.它綜合了傳統(tǒng)的局部多項式擬合,局部加權(quán)回歸以及具有強魯棒性的擬合過程
標(biāo)簽： Cleveland 局部 加權(quán) 回歸
上傳時間： 2014-01-05
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局部線性回歸方法及其穩(wěn)健形式已經(jīng)被看作一種有效的非參數(shù)光滑方法.與流行的核回歸方法相比,它有諸多優(yōu)點,諸如:較高的漸近效率和較強的適應(yīng)設(shè)計能力.另外,局部線性回歸能適應(yīng)幾乎所有的回歸設(shè)計情形卻不需要任何邊界修正。
上傳時間： 2013-12-16
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VC++實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM（自組織特征映射網(wǎng)）
標(biāo)簽： SOM VC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征
上傳時間： 2013-11-25
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對TC9012 (長虹 K8B )遙控器的解碼- 這種遙控碼具有以下特征,采用脈寬調(diào)制的串行碼 解碼的關(guān)鍵是如何識別“0”和“1”，從位的定義我們可以發(fā)現(xiàn)“0”、“1”均以0.56ms的低電平開始， 不同的是高電平的寬度不同，“0”為0.56ms,“1”為1.68ms, 所以必須根據(jù)高電平的寬度區(qū)別“0”和“1”。 如果從0.56ms低電平過后，開始延時，0.56ms以后，若讀到的電平為低，說明該位為“0”，反之則為“1”，
上傳時間： 2014-12-09
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研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過分析待修復(fù)區(qū)域像素點所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計算方法的改進(jìn)。實驗結(jié)果證實了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。
上傳時間： 2016-11-26
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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。該方法嘗試將航空圖像 的光譜信息和紋理特征相結(jié)合。它首先將彩色航空圖像由RGB 格式轉(zhuǎn)化為HSI 格式,然后,根據(jù)亮度計算分 數(shù)維、多重分形廣義維數(shù)譜q-D( q) 和“空隙”等基于分形的紋理特征,同時加入歸一化的色度和飽和度作為光 譜特征,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器。通過對彩色航空圖像的分類實驗,結(jié)果證實該方法行之有效。
上傳時間： 2014-01-11
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