有關(guān)語音特征提取的C＋＋程序，很全面 希望對大家有幫助
上傳時(shí)間： 2015-08-11
上傳用戶：comua
一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以 達(dá)到簡化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的. 實(shí)驗(yàn)比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表 明,所提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體訓(xùn)練時(shí)間至少可縮短40 ％ ,學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率可提高1 ％以上,而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 更加精簡.
標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群聚類 并行
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：wuyuying
文本挖掘的起源 文本挖掘的過程 特征建立 特征集縮減 知識模式提取 模型評價(jià) 國內(nèi)外研究狀況
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：515414293
基于形狀特征的人臉分類研究,文中介紹了將模糊聚類方法用于人臉分類。
上傳時(shí)間： 2015-08-15
上傳用戶：aysyzxzm
1.dsp概述 2.DSP芯片的基本結(jié)構(gòu)和特征 3.DSP芯片的定點(diǎn)運(yùn)算
標(biāo)簽： DSP dsp 芯片 基本結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：zhliu007
摘要：作為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)主要運(yùn)作模式的電子商務(wù), 突出地體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的典型特征———融合。本文在分析網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)融合以及電子商務(wù)的各種特征的基礎(chǔ)上, 就如何將融合理念貫穿于企業(yè)經(jīng)營管理的整個(gè)過程提出了若干具體思路 關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì) 融合 電子商務(wù)
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) 經(jīng)濟(jì) 電子商務(wù) 特征
上傳時(shí)間： 2015-08-18
上傳用戶：gundan
概率算法的一個(gè)基本特征是對所求解問題的同一實(shí)例用同一概率算法求解兩次可能得到完全不同的效果。這兩次求解問題所需的時(shí)間甚至所得到的結(jié)果可能會有相當(dāng)大的差別。
上傳時(shí)間： 2015-08-18
上傳用戶：aa17807091
計(jì)算特征值和特征向量的冪法和反冪法以及計(jì)算矩陣的minres 算法的matlab程序
標(biāo)簽： minres matlab 計(jì)算特征 特征
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：66666
常用算法大合集； 包括插值、查找、常微分方程組求解、多項(xiàng)工與連分式函數(shù)計(jì)算、非線性方程與方程組求解、復(fù)數(shù)運(yùn)算、漢字操作、基本圖形操作、極值問題、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、矩陣運(yùn)算、擬合與逼近、排序、數(shù)據(jù)處理與回歸分析、數(shù)學(xué)變換與濾波、數(shù)值積分、隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生、特征函數(shù)、圖形模式下讀寫屏幕象點(diǎn)、線性代數(shù)方程組求解等C語言算法
上傳時(shí)間： 2015-08-20
上傳用戶：zhangzhenyu
一篇介紹特征提取的文章，我看了覺得很好，和大家分享。
標(biāo)簽： 特征提取
上傳時(shí)間： 2013-12-07
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