一個模擬打字訓練的小程序 可以測試打字速度和記錄最好的三次成績
標簽： 模擬 程序 測試 速度
上傳時間： 2014-12-03
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該文研究了當訓練點的輸出為三角模糊數時!支持向量回歸機的構建問題’ 首先將模糊回歸問題轉化為模糊分 類問題!并將求模糊最優分類超平面問題轉化為求解帶有模糊決策的機會約束規劃問題’ 利用基于模糊模擬的遺傳算法 求解帶有模糊決策的機會約束規劃!得到模糊最優分類超平面&模糊方程$!解模糊方程得到模糊回歸函數’ 在此基礎上! 得出模糊線性支持向量回歸機&算法$’ 從而較好地解決了支持向量機中含有模糊信息的模糊回歸問題’ 最后!給出顯示 模糊線性支持向量回歸機特點的模糊支持向量集的定義’
標簽： 模糊 轉化 輸出 向量
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對用BP算法所進行的神經網絡進行仿真、訓練。模擬綜合出我們所需要的結果。
標簽： BP算法 神經網絡 仿真 模擬
上傳時間： 2017-01-02
上傳用戶：lps11188
基于cmos攝像頭hmc5883＋mpu6050的模擬滅火訓練系統
標簽： cmos 攝像頭 mpu6050
上傳時間： 2022-07-06
上傳用戶：fliang
使用神經網絡開發包實現圖形化的神經網絡模擬，使得神經網絡原理更直觀，可用于教學，也可用于實際神經網絡訓練，內附詳細幫助文件。
標簽： 神經網絡 開發包 圖形化 模擬
上傳時間： 2015-05-04
上傳用戶：zhangjinzj
ＢＰ神經網絡模擬，進行訓練后，可以進行簡單的識別
標簽： 神經網絡 模擬
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：frank1234
VFP模擬試題，可以在等級考試前做沖刺訓練！我們共同學習，共同進步！
標簽： VFP 模擬試題
上傳時間： 2016-09-23
上傳用戶：003030
微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年開發的一種演化計算技術, 來源于對鳥群捕食過程的模擬。PSO同遺傳算法類似，是一種基于疊代的優化工具，但與遺傳算法使用遺傳操作子進行優化不同，利用群體中各個體之間的“協作”與“競爭”關系，根據自身及其競爭者的飛行經驗，調整自己的行為。同遺傳算法比較，PSO的優勢在于簡單容易實現并且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用于函數優化，神經網絡訓練，模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域。
標簽： PSO Eberhart Kennedy 1995
上傳時間： 2017-03-13
上傳用戶：2525775
這是一個C語言編寫的模擬退火算法的玻爾茲曼機，它實現了Boltzmann玻爾茲曼機的學習訓練。通過仿真神經網絡，實現在多個輸入輸出神經元間，訓練權重和閾值，從而收斂。
標簽： C語言 編寫 模擬退火算法
上傳時間： 2017-05-07
上傳用戶：dongqiangqiang
（1）介紹了模擬電路故障診斷技術發展和現狀，對現有的主要診斷方法以及近年來先進的神經網絡理論和技術以及數據融合技術在模擬電路故障診斷領域中的應用進行了簡單的論述（2）對神經網絡方法的基本原理及其在模擬電路故障診斷中的優勢進行了詳細的介紹，包括神經網絡的分類和神經網絡的學習規則。詳細說明在電路故障診斷中應用最廣泛的BP神經網的設計、訓練和測試方法，并對一個兩級RC耦合放大器電路例進行了測試、神經網絡訓練和診斷。（3）介紹了數據融合技術的概念、優缺點、基本方法及其在各個領域的應用情況。然后對于數據融合具體方法，著重研究了 Bayes統計融合方法Dempster-Shafer證據理論融合方法以及模糊集理論融合方法。最后采用基于待定系數法的隸屬度構造法以及模糊融合的方法對實例電路進行了故障診斷。（4）提出了一種新的利用包含元件直流特性信息的靜態工作點電壓和包含元件交流特性信息的不同頻率激勵下輸出電壓峰值與輸出電壓峰值的比值兩類信息進行數據融合診斷的方法，保證故障信息量的同時降低了獲取難度，應用模糊數學的理論，通過模糊變換將兩類故障信息通過兩個神經網絡診斷得出的故障求屬度進行決策層的數據融合，較好的解決了了單神經網絡診斷信息量不足，由于電路元件互相影響而產生的故障診斷不確定性的問題以及待融合故障信息隸屬度獲取困難的問題，使得診斷準確率得到較為明顯的提高本文提出的基于數據融合和神經網絡的方法可以實現對模擬電路的故障進行準確實時快速診斷，具有一定的實用價值。關健詞：模擬電路；數據融合；神經網絡；模糊集理論
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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