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開發(fā)(fā)系統(tǒng)(tǒng)

  • 多功能集合式電力電表

    特點(diǎn): 精確度±0.15%滿刻度 可同時(shí)測(cè)量交流相電壓,線電壓,電流,實(shí)功率,虛功率,功率因素,頻率,仟瓦小時(shí) 輸入配線系統(tǒng)可任意選擇(1f2W/1f3W/3f3W/3f4W) CT比與PT比可任意設(shè)定(1至9999) 手動(dòng)與自動(dòng)顯示模式可任意規(guī)劃 3組警報(bào)控制功能 數(shù)位RS-485界面

    標(biāo)簽: 多功能 電力電表

    上傳時(shí)間: 2013-11-14

    上傳用戶:life840315

  • Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵

    Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵,是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式,通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì),使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難,目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1)學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數(shù) ap(s):第p個(gè)模式的第s個(gè)要素(-1或1) wij:第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí),wij=0,即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí),一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素(-1或1) 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值,其中,0意味t=0。 反復(fù)部分:對(duì)各神經(jīng)元,計(jì)算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f()--Sgn() θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行,直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。

    標(biāo)簽: Hopfield 聯(lián)想

    上傳時(shí)間: 2015-03-16

    上傳用戶:JasonC

  • 這是用verilog寫的一個(gè)簡(jiǎn)單的處理器

    這是用verilog寫的一個(gè)簡(jiǎn)單的處理器,雖然只具有5個(gè)指令,但是可以透過這個(gè)範(fàn)例,來(lái)了解到cpu的架構(gòu),與如何開發(fā)處理器,相信會(huì)有很大的啟發(fā)。

    標(biāo)簽: verilog

    上傳時(shí)間: 2014-12-08

    上傳用戶:ikemada

  • 基於S3C44B0X上的各種範(fàn)例

    基於S3C44B0X上的各種範(fàn)例,可以實(shí)驗(yàn)IDE,PWM,USB,LED...etc。對(duì)於初學(xué)嵌入式系統(tǒng)者有很大助益。

    標(biāo)簽: S3C44B0X

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 本文探討使用 Linux作為嵌入式作業(yè)系統(tǒng)的方法,透過如何對(duì)內(nèi)核、守護(hù)程序、庫(kù)和應(yīng)用程序等四個(gè)主要部份,進(jìn)行縮減其大小后

    本文探討使用 Linux作為嵌入式作業(yè)系統(tǒng)的方法,透過如何對(duì)內(nèi)核、守護(hù)程序、庫(kù)和應(yīng)用程序等四個(gè)主要部份,進(jìn)行縮減其大小后,以便配置在以閃存為存儲(chǔ)設(shè)備的嵌入式系統(tǒng)中。

    標(biāo)簽: Linux 嵌入式 內(nèi)核

    上傳時(shí)間: 2014-10-11

    上傳用戶:CHENKAI

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • Realtek RTD2523方案的全部源代碼

    Realtek RTD2523方案的全部源代碼,有興趣做LCD及LCD TV方案開發(fā)的可以看看。

    標(biāo)簽: Realtek 2523 RTD 方案

    上傳時(shí)間: 2015-05-13

    上傳用戶:D&L37

  • Novatek NT68521A方案的全部源代碼

    Novatek NT68521A方案的全部源代碼,有興趣做LCD及LCD TV方案開發(fā)的可以看看。

    標(biāo)簽: Novatek 68521A 68521 NT

    上傳時(shí)間: 2014-01-05

    上傳用戶:凌云御清風(fēng)

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