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自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具服務(wù)器端

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具服務(wù)器端

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2015-01-19

上傳用戶：xcy122677
網(wǎng)絡(luò)安全方面的書(shū)籍,非常好,本人從事嵌入linux以及網(wǎng)絡(luò)方面的研究

網(wǎng)絡(luò)安全方面的書(shū)籍,非常好,本人從事嵌入linux以及網(wǎng)絡(luò)方面的研究

標(biāo)簽： linux 方面

上傳時(shí)間： 2015-03-31

上傳用戶：yuchunhai1990
Linux下的voip通信終端軟件,common目綠為多媒體開(kāi)發(fā)包,主要提供內(nèi)存mbus,md5,hmac,網(wǎng)絡(luò)接口方面的函數(shù).rat為主要的函數(shù)集.

Linux下的voip通信終端軟件,common目綠為多媒體開(kāi)發(fā)包,主要提供內(nèi)存mbus,md5,hmac,網(wǎng)絡(luò)接口方面的函數(shù).rat為主要的函數(shù)集.

標(biāo)簽： common Linux voip mbus

上傳時(shí)間： 2015-04-28

上傳用戶：songnanhua
< WINDOWS網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)>> PDF格式共19章

< WINDOWS網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)>> PDF格式共19章

標(biāo)簽： WINDOWS gt lt

上傳時(shí)間： 2015-08-11

上傳用戶：youth25
熟悉三角形模糊數(shù)、中心及隸屬函數(shù)表達(dá)式的概念。了解特征映射算法及統(tǒng)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)量的概念。利用聚類(lèi)迭代算法建立個(gè)三角形形式的隸屬函數(shù)

熟悉三角形模糊數(shù)、中心及隸屬函數(shù)表達(dá)式的概念。了解特征映射算法及統(tǒng)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)量的概念。利用聚類(lèi)迭代算法建立個(gè)三角形形式的隸屬函數(shù)

標(biāo)簽： 三角形函數(shù) 算法模糊

上傳時(shí)間： 2016-04-22

上傳用戶：集美慧
C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，c++，BP網(wǎng)絡(luò)模型，適用于多對(duì)一

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上傳時(shí)間： 2017-04-09

上傳用戶：iswlkje
完全操作delphi webbrowser 用於自動(dòng)登陸某些網(wǎng)站如雅虎百度

完全操作delphi webbrowser 用於自動(dòng)登陸某些網(wǎng)站如雅虎百度

標(biāo)簽： webbrowser delphi 操作雅虎

上傳時(shí)間： 2017-05-10

上傳用戶：tonyshao
自組織 Kohonen 映射程序

自組織 Kohonen 映射程序，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無(wú)教師的聚類(lèi)方法。

標(biāo)簽： Kohonen 自組織映射程序

上傳時(shí)間： 2014-01-07

上傳用戶：hn891122
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例集。包括以下幾個(gè)程序單層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例、感知器神經(jīng)元解決較復(fù)雜輸入向量的分類(lèi)問(wèn)題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類(lèi)問(wèn)題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例集。包括以下幾個(gè)程序單層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例、感知器神經(jīng)元解決較復(fù)雜輸入向量的分類(lèi)問(wèn)題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類(lèi)問(wèn)題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、自組織特征映射應(yīng)用實(shí)例

標(biāo)簽： matlab-GUI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類(lèi) 程序

上傳時(shí)間： 2013-12-01

上傳用戶：coeus
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理作者SimonHaykin 譯者葉世偉等

本書(shū)包含四個(gè)組成部分：導(dǎo)論，監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型。導(dǎo)論部分介紹神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。監(jiān)督學(xué)習(xí)討論感知機(jī)學(xué)習(xí) 規(guī)則，有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)，Widrow-Hoff學(xué)習(xí)算法，反向傳播算法及其變形，RBF網(wǎng)絡(luò)，正則化網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)以及委員會(huì)機(jī)器。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括主分量分析，自組織特征映射模型的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)形式，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的信息理論，植根于統(tǒng)計(jì)力學(xué)的隨機(jī)學(xué)習(xí)機(jī)器，最后是與動(dòng)態(tài)規(guī) 劃相關(guān)的增強(qiáng)式學(xué)習(xí)。

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2022-06-21

上傳用戶：fliang

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