程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優化的BP神經網絡程序,用于單因素時間 序列的預測,采用了單步與多步相結合預測 說明: 采用GA(浮點編碼)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優化權值
標簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡
上傳時間: 2014-02-18
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遞歸下降分析法 (1)E->TG (2)G->+TG|—TG (3)G->ε (4)T->FS (5)S->*FS|/FS (6)S->ε (7)F->(E) (8)F->i
上傳時間: 2016-07-22
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vxWorks下基于緩沖隊列的全雙工網絡通訊.pdf 文章針對半自動大型儀器使用半~K..T--網絡通訊造成的效率下降問題,建立了在嵌入式實時操作系統vxWorks 下全雙工網絡通訊的模式,并特別提出了雙緩沖隊列的流水線處理方法和通訊死時J"l的概念。該方法充分利用vxWorks 對多任務和網絡的良好支持,做到了在操作人員層面上的軟件零死時間,在改善系統響應特性,提高軟件效率上都很有 幫助。因此比半雙工通訊方式更加適用于半自動控制
上傳時間: 2016-07-25
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這次把真正的把源程序公開了,而且還有詳細的原理教程,希望大家幫忙把他做的更好,支持的器件更多。 這個下載線電路是我做過的中最穩定的,成功率很高。你也可以直接使用現有的下載線或者Atmel的原版下 載線。Easy 51Pro串行編程器也支持AT89C2051了。《Easy 51Pro的製作及使用說明》中有詳細介紹。 有何問題或者發現了BUG請在這裡給我留言: http://enkj.com/gbook/guestbook.asp?user=digiboy
上傳時間: 2013-12-12
上傳用戶:xieguodong1234
該文設計的 D S P最小系統可應用于教學,本科生通過在此硬件平臺上實現 F S K的調 制及 F I R濾波器的實現兩個實驗,可以掌握 D S P硬件調試方法,增加對 D S P開發過程,以及 D S P基本 算 法 實現 的理 解。文 中所 設計 的 D S P最 小 系統 由 T I公 司 的定 點 D S P芯 片 T MS 3 2 0 V C 5 4 0 2及其相關電源和時鐘電路 、片外擴展存儲 器、A / D、D / A、標準 U A R T接 口構成
上傳時間: 2016-10-09
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這本書是多年來我對專業程式員所做的C++ 教學課程下的一個自然產物。我發現,大部份學生在一個星期的密集訓練之後,即可適應這個語言的基本架構,但要他們「將這些基礎架構以有效的方式組合運用」,我實在不感樂觀。於是我開始嘗試組織出一些簡短、明確、容易記憶的準則,做為C++ 高實效性程式開發過程之用。那都是經驗豐富的C++ 程式員幾乎總是會奉行或幾乎肯定要避免的一些事情。structures of computer science.
標簽: 程式
上傳時間: 2016-10-13
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在室內環境中可結合式子母機器人系統,子機為一多功能平臺,可放置各種家庭所需之設備,而母機為一輪式機器人,經由兩者的結合,可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面,傳統的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統使用紅外線感測作為依據,當兩者間有障礙物阻擋時,紅外線感測器導航系統將會失效。因此本系統利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據,由於聲波傳遞的特性,即使在有障礙物的情況下,依然可以有效地偵測。此外,在移動的過程中,本系統利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔;若發現前方有障礙物,則啟動避障策略,用有效的方式繼續往目標移動。最後,當母機接近子機時,可根據多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合,結合成功後,母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。
標簽: 系統
上傳時間: 2013-12-19
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基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、Popsize 為種群中的個體數,CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數。
標簽: avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間: 2014-01-09
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計算這個智力題: 在這個乘法算式里,每一個字母代表著0-9中的一個數,不同字母代表不同數。 A B C D E F G H * A J --------------------- E J A H F D G K C B D F H A J E C --------------------- C C C C C C C C C 請問,C 代表哪個數字?
上傳時間: 2013-12-30
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function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent for U max_iter = 100 % Max. iteration min_impro =1e-5 % Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end
標簽: data function Exponent obj_fcn
上傳時間: 2013-12-18
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