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數(shù)(shù)據(jù)(jù)管理系統(tǒng)(tǒng)

  • 對(duì)網(wǎng)只操作的函數(shù),很不錯(cuò)

    對(duì)網(wǎng)只操作的函數(shù),很不錯(cuò)

    標(biāo)簽: 操作

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:zuozuo1215

  • H.263 文檔 DRAFT ITU-T Recommendation H.263 VIDEO CODING FOR LOW BITRATE COMMUNICATION

    H.263 文檔 DRAFT ITU-T Recommendation H.263 VIDEO CODING FOR LOW BITRATE COMMUNICATION

    標(biāo)簽: Recommendation COMMUNICATION 263 BITRATE

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶:cursor

  • 樸素貝葉斯分類器(Navie Bayesian Classifier)識(shí)別鼠標(biāo)輸入的字母A~J

    樸素貝葉斯分類器(Navie Bayesian Classifier)識(shí)別鼠標(biāo)輸入的字母A~J

    標(biāo)簽: Classifier Bayesian Navie 貝葉斯

    上傳時(shí)間: 2015-03-08

    上傳用戶:chfanjiang

  • 這個(gè)軟件可以對(duì)輸入的象素矩陣進(jìn)行識(shí)別。是根據(jù)《Neural Network Design》(Martin T. Hagan等)中的關(guān)于有監(jiān)督的Heb學(xué)習(xí)編寫的。使用JBuilder開發(fā)的界面

    這個(gè)軟件可以對(duì)輸入的象素矩陣進(jìn)行識(shí)別。是根據(jù)《Neural Network Design》(Martin T. Hagan等)中的關(guān)于有監(jiān)督的Heb學(xué)習(xí)編寫的。使用JBuilder開發(fā)的界面,使用JCreator開發(fā)的核心。

    標(biāo)簽: T. JBuilder Network Neural

    上傳時(shí)間: 2013-12-19

    上傳用戶:zhangyi99104144

  • j讀寫模塊的源程序范例,能實(shí)現(xiàn)非接觸IC卡的所有功能.

    j讀寫模塊的源程序范例,能實(shí)現(xiàn)非接觸IC卡的所有功能.

    標(biāo)簽: 讀寫模塊 源程序 范例 非接觸IC卡

    上傳時(shí)間: 2014-01-06

    上傳用戶:lvzhr

  • --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 該程序由2001計(jì)算機(jī)信息管理系應(yīng)田豐開發(fā) 本程序?qū)W歷文憑考試相關(guān)流程編寫

    --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 該程序由2001計(jì)算機(jī)信息管理系應(yīng)田豐開發(fā) 本程序?qū)W歷文憑考試相關(guān)流程編寫,無任何抄襲代碼和盜版之嫌,大家可下載隨意修改 苦兒聲明: 本程序是老苦自己辛苦寫成的,希望大家能給個(gè)面子保留著作權(quán)信息,:) 這個(gè)是第一個(gè)版本,有些地方?jīng)]有考慮到,請(qǐng)大家在試用后給些意見,我好繼續(xù)編寫改進(jìn)版 苦兒QQ:3431788 7551860 MSN:kuer_cn@msn.com Email:simonying@163.com 電話:0571-63413694 移動(dòng)電話:13083973989 ------------------------------------------------------------------------------------ 對(duì)了,輸入時(shí)的驗(yàn)證大家自己改一下吧,反正都是JS寫的,網(wǎng)上多的是,這個(gè)版本趕時(shí)間的,所以我 美工也是隨便做了一下,一些驗(yàn)證之類的還沒有加上,等全部成形了我會(huì)再上傳一個(gè)完全版,:) 浙江新世紀(jì)經(jīng)貿(mào)專修學(xué)院學(xué)生管理系統(tǒng)V1.0版 開發(fā)說明書 本程序基于本學(xué)院實(shí)際學(xué)生管理運(yùn)作情況編寫,完全自主開發(fā),僅限浙江新世紀(jì)經(jīng)貿(mào)專修學(xué)院內(nèi)部使用,如有使用需求,請(qǐng)先征得作者同意。 目 錄 第一章:系統(tǒng)說明 第二章:程序功能 第三章:程序流程圖

    標(biāo)簽: 2001 程序 信息管理 流程

    上傳時(shí)間: 2014-12-04

    上傳用戶:開懷常笑

  • 最新的支持向量機(jī)工具箱

    最新的支持向量機(jī)工具箱,有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.

    標(biāo)簽: 支持向量機(jī) 工具箱

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:亞亞娟娟123

  • 音像制品管理系統(tǒng)共分為四個(gè)功能模塊

    音像制品管理系統(tǒng)共分為四個(gè)功能模塊,分別為歌碟管理功能模塊、影碟管理功能模塊、出租管理功能模塊、數(shù)據(jù)維護(hù)功能模塊。該系統(tǒng)將對(duì)歌碟、影碟的購(gòu)入、出售、查詢、庫(kù)存盤點(diǎn)、出租進(jìn)行管理。我由衷地希望所設(shè)計(jì)的音像制品管理系統(tǒng)能給音像制品行業(yè)的管理帶來更大的方便,帶來更高的效率,獲得可觀的經(jīng)濟(jì)效益,從而為中國(guó)音像制品行業(yè)的發(fā)展,盡微薄之力

    標(biāo)簽: 管理系統(tǒng) 模塊

    上傳時(shí)間: 2015-03-16

    上傳用戶:qiao8960

  • 仿真1:首先把網(wǎng)絡(luò)溫度參數(shù)T固定在100

    仿真1:首先把網(wǎng)絡(luò)溫度參數(shù)T固定在100,按工作規(guī)則共進(jìn)行1000次狀態(tài)更新,把這1000次狀態(tài)轉(zhuǎn)移中網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)Si(i=1,2,…,16)記錄下來 按下式計(jì)算各個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的實(shí)際頻率: Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同時(shí)按照Bo1tzmann分布計(jì)算網(wǎng)絡(luò)各個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)概率的理論值: Q(Ei)=(1/Z)exp(-Ei/T) 仿真2:實(shí)施降溫方案,重新計(jì)算 采用快速降溫方案:T(t)= T0/(1+t) T從1000降到0.01,按工作規(guī)則更新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài) 當(dāng)T=0.01時(shí)結(jié)束降溫,再讓T保持在0.01進(jìn)行1000次狀態(tài)轉(zhuǎn)移,比較兩種概率

    標(biāo)簽: 100 仿真 網(wǎng)絡(luò)溫度 參數(shù)

    上傳時(shí)間: 2014-01-20

    上傳用戶:獨(dú)孤求源

  • 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

    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。

    標(biāo)簽: Hopfield 聯(lián)想

    上傳時(shí)間: 2015-03-16

    上傳用戶:JasonC

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