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神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach

神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach

標(biāo)簽： Transmission Classifier Protection Approach

上傳時(shí)間： 2016-01-16

上傳用戶：shizhanincc

根據(jù)W. Bender的《Techniques for data hiding》編寫(xiě) ％用補(bǔ)丁方法對(duì)圖象做空間域的水印嵌入和提取

根據(jù)W. Bender的《Techniques for data hiding》編寫(xiě) ％用補(bǔ)丁方法對(duì)圖象做空間域的水印嵌入和提取， ％效率極高，程序簡(jiǎn)潔，屬信息隱藏中常用的方法之一。 ％作者：遼寧大學(xué) 信息學(xué)院 范鐵生 ％email:fts0@163.com

標(biāo)簽： W. Techniques Bender hiding

上傳時(shí)間： 2016-01-19

上傳用戶：stella2015

根據(jù)W. Bender的《Techniques for data hiding》編寫(xiě) ％用補(bǔ)丁方法對(duì)圖象做DCT域的水印嵌入和提取

根據(jù)W. Bender的《Techniques for data hiding》編寫(xiě) ％用補(bǔ)丁方法對(duì)圖象做DCT域的水印嵌入和提取， ％效率極高，程序簡(jiǎn)潔，屬信息隱藏中常用的方法之一。 ％作者：遼寧大學(xué) 信息學(xué)院 范鐵生 ％email:fts0@163.com

標(biāo)簽： W. Techniques Bender hiding

上傳時(shí)間： 2013-12-03

上傳用戶：eclipse

本書(shū)是Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。本書(shū)從排錯(cuò)、測(cè)試、性能、可移植性、設(shè)計(jì)、界面、風(fēng)格和記法等方面

本書(shū)是Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。本書(shū)從排錯(cuò)、測(cè)試、性能、可移植性、設(shè)計(jì)、界面、風(fēng)格和記法等方面，討論了程序設(shè)計(jì)中實(shí)際的、又是非常深刻和具有廣泛意義的思想、技術(shù)和方法，它的翻譯出版將填補(bǔ)國(guó)內(nèi)目前這方面書(shū)籍的空白。本書(shū)值得每個(gè)夢(mèng)想并努力使自己成為優(yōu)秀程序員的人參考，值得每個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生和計(jì)算機(jī)工作者閱讀，也可作為程序設(shè)計(jì)高級(jí)課程的教材或參考書(shū)。

標(biāo)簽： W. Kernighan Brian Pike

上傳時(shí)間： 2013-12-14

上傳用戶：lmeeworm

屬於SUGENO模糊模型可以藉由類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)來(lái)替代

屬於SUGENO模糊模型可以藉由類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)來(lái)替代

標(biāo)簽： SUGENO 模糊模型

上傳時(shí)間： 2014-01-16

上傳用戶：eclipse

有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例

有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例

標(biāo)簽： SOM LVQ ART 方式

上傳時(shí)間： 2016-01-25

上傳用戶：qwe1234

徑向基底函數(shù)類神經(jīng)網(wǎng)路

徑向基底函數(shù)類神經(jīng)網(wǎng)路，是單隱藏層的3層前向網(wǎng)路，模擬人腦中局部調(diào)整，有很好的逼近能力

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2014-01-15

上傳用戶：wanghui2438

Lu 方法解線性方程組的程序 可以參考一下

Lu 方法解線性方程組的程序 可以參考一下

標(biāo)簽： Lu 解線性 方程 程序

上傳時(shí)間： 2016-01-25

上傳用戶：三人用菜

Returns weighted percentiles of a sample given the weight vector w ％ The idea is to give more empha

Returns weighted percentiles of a sample given the weight vector w ％ The idea is to give more emphasis in some examples of data as compared to ％ others by giving more weight. For example, we could give lower weights to ％ the outliers. ％ The motivation to write this function is to compute percentiles for Monte ％ Carlos simulations where some simulations are very bad (in terms of goodness ％ of fit between simulated and actual value) than the others and to give ％ the lower weights based on some goodness of fit criteria.

標(biāo)簽： percentiles weighted Returns sample

上傳時(shí)間： 2016-01-28

上傳用戶：小儒尼尼奧

本源碼是本個(gè)仿網(wǎng)上的一個(gè)程序?qū)懙拇型ㄐ?/a>

標(biāo)簽： 程序 串行

上傳時(shí)間： 2013-12-29

上傳用戶：梧桐