?? 相似度計算技術(shù)資料

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相似度計算作為數(shù)據(jù)科學(xué)與信息檢索領(lǐng)域的重要技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像識別、文本分析及推薦系統(tǒng)中。通過精準(zhǔn)衡量不同數(shù)據(jù)間的相似程度，它能夠有效提升搜索結(jié)果的相關(guān)性與用戶體驗。掌握相似度算法不僅有助于解決實際工程問題，還能為開發(fā)智能化應(yīng)用提供強(qiáng)有力支持。本頁面匯集了12049個關(guān)于相似度計算的高質(zhì)量資源，涵蓋從基礎(chǔ)理論到高級實踐案例，是電子工程師深入學(xué)習(xí)和研究的理想選擇。

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FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進(jìn)，普通C均值算法對于數(shù)據(jù)的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分...

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為克服目前負(fù)載識別終端的低準(zhǔn)確率、高復(fù)雜度、高硬件成本等弊端，該文設(shè)計了一 種基于SoC芯片RN8213B的微型化、多功能的智能電表。 闡述和應(yīng)用了相似度負(fù)載識別算 法， 應(yīng)用了兩光耦485通信和開關(guān)電源等技術(shù) ...

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1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然...

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