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JAVA做的計算器 十分和WINDOWS自帶的相似，連小數點處理的十分恰當
標簽： WINDOWS JAVA 計算器 十分
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：semi1981
能實現四則運算,支持科學計算,與WINDOWS自帶的計算器功能相似!
標簽： WINDOWS 四則運算 計算 計算器
上傳時間： 2017-04-04
上傳用戶：l254587896
提出了一種基于相似度函數的自適應加權中值濾波算法。該方法首先通過噪聲檢測確定圖像中的噪聲點,然后 根據窗口內噪聲點的個數自適應地調整濾波窗口的尺寸,并根據相似度大小,巧妙地將濾波窗口內各個像素點自適應分 組并賦予相應的權重,最后對檢測出的噪聲點進行加權中值濾波。計算機模擬實驗結果表明:該算法既能有效地濾除噪 聲,又能較好地保護圖像細節,比標準中值濾波具有更優良的濾波性能。
標簽： 窗口 濾波 函數 中值濾波
上傳時間： 2017-08-06
上傳用戶：lizhizheng88
自組織系統Kohonen網絡模型。對于Kohonen神經網絡，競爭是這樣進行的：對于“贏”的那個神經元c，在其周圍Nc的區域內神經元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經元都被抑制。網絡的學習過程就是網絡的連接權根據訓練樣本進行自適應、自組織的過程，經過一定次數的訓練以后，網絡能夠把拓撲意義下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節點上。網絡能夠實現從輸入到輸出的非線性降維映射結構：它是受視網膜皮層的生物功能的啟發而提出的。~..~
標簽： Kohonen 自組織 神經網絡
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
windos自帶的rpc通信，是相當有用的東西，他與com有相似之處，只不過一個是面、向過程的,一個是面向對象的，
標簽： windos rpc 通信
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：hwl453472107
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
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自適應天線原理
標簽： 天線
上傳時間： 2013-07-04
上傳用戶：eeworm
微型自鎖按鍵
標簽： 自鎖 按鍵
上傳時間： 2013-07-22
自復保險絲
標簽： 自復保險絲
上傳時間： 2013-08-05
電子技術（電工學Ⅱ）典型題解析及自測試題
標簽： 電子技術 典型 電工學 自測試
上傳時間： 2013-06-14
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