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Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路實現H網聯想記憶的關鍵

Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重想要記憶的模式，用-1和1的2值表示模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示：則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式：神經元輸出值的初始化想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1）將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。

標簽： Hopfield 聯想

上傳時間： 2015-03-16

上傳用戶：JasonC
本程序用資源分配網(Resource_Allocation Network,簡稱RAN)實現了Hermit多項式在線學習問題。訓練樣本產生方式如下

本程序用資源分配網(Resource_Allocation Network,簡稱RAN)實現了Hermit多項式在線學習問題。訓練樣本產生方式如下，樣本數400，每個樣本輸入Xi在區間[-4,4]內隨機產生（均勻分布），相關樣本輸出為F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),測試樣本輸入在[-4，+4]內以0.04為間隔等距產生，共201個樣本。訓練結束后的隱節點為：11個，訓練結束后的平均誤差可達：0.03

標簽： Resource_Allocation Network Hermit RAN

上傳時間： 2014-01-14

上傳用戶：pompey
在0 / 1背包問題中

在0 / 1背包問題中，需對容量為c 的背包進行裝載。從n 個物品中選取裝入背包的物品，每件物品i 的重量為wi ，價值為pi 。對于可行的背包裝載，背包中物品的總重量不能超過背包的容量，最佳裝載是指所裝入的物品價值最高，即Σpi*xi 取得最大值。

標簽： 背包問題

上傳時間： 2015-05-06

上傳用戶：253189838
Debussy是NOVAS Software, Inc(思源科技)發展的HDL Debug & Analysis tool

Debussy是NOVAS Software, Inc(思源科技)發展的HDL Debug & Analysis tool，這套軟體主要不是用來跑模擬或看波形，它最強大的功能是：能夠在HDL source code、schematic diagram、waveform、state bubble diagram之間，即時做trace，協助工程師debug。可能您會覺的：只要有simulator如ModelSim就可以做debug了，我何必再學這套軟體呢? 其實Debussy v5.0以後的新版本，還提供了nLint -- check coding style & synthesizable，這蠻有用的，可以協助工程師了解如何寫好coding style，並養成習慣。下圖所示為整個Debussy的原理架構，可歸納幾個結論：

標簽： Analysis Software Debussy Debug

上傳時間： 2014-01-14

上傳用戶：hustfanenze
用photoimpact來玩影像魔術

用photoimpact來玩影像魔術，漸進到多層次的影像處理，讓讀者盡情大玩影像魔術，在不可思議的數十分鐘，完成你異想天開的想像

標簽： photoimpact

上傳時間： 2013-12-09

上傳用戶：wanghui2438
當手指或筆觸摸屏幕時

當手指或筆觸摸屏幕時，平常相互絕緣的兩層導電層就在觸摸點位置有了一個接觸，因其中一面導電層接通X軸方向的5V均勻電壓場(圖a) ，使得檢測層的電壓由零變為非零，控制器偵測到這個接通后，進行A/D轉換，并將得到的電壓值與5V相比即可得觸摸點的X軸坐標為（原點在靠近接地點的那端）：Xi=Lx＊Vi / V（即分壓原理）同理得出Y軸的坐標，這就是所有電阻技術觸摸屏共同的最基本原理。

標簽： 觸摸屏

上傳時間： 2013-11-29

上傳用戶：黑漆漆
提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差

提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。

標簽： 瞬時幅度零信號

上傳時間： 2015-09-20

上傳用戶：牧羊人8920
visual basic 6 與sql連接的幾個例子

visual basic 6 與sql連接的幾個例子，from xi an jiaotong university

標簽： visual basic sql 連接

上傳時間： 2013-12-07

上傳用戶：liglechongchong
DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m

DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m，m為正整數。FFT輸出結果放在輸入復數數組中。其中xr存放信號序列實部，xi存放信號序列虛部。如果信號長度小于N，需要給xr和xi后面補足0，計算結果x(k)的實部和虛部仍然分別存放在數組xr和xi中。

標簽： DIT-FFT FFT 算法程序

上傳時間： 2013-11-25

上傳用戶：宋桃子
DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m

DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m，m為正整數。FFT輸出結果放在輸入復數數組中。其中xr存放信號序列實部，xi存放信號序列虛部。如果信號長度小于N，需要給xr和xi后面補足0，計算結果x(k)的實部和虛部仍然分別存放在數組xr和xi中。

標簽： DIT-FFT FFT 算法程序

上傳時間： 2015-10-29

上傳用戶：zuozuo1215