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rbf網絡

  • 這是Java寫的WebServer

    這是Java寫的WebServer,可以當作http server,算是很簡易的一個程式,初期學習網路的人可以使用他來學習。

    標簽: WebServer Java

    上傳時間: 2014-01-03

    上傳用戶:yd19890720

  • 本工具包主要是為對神經網絡有興趣人士提供的一種方便

    本工具包主要是為對神經網絡有興趣人士提供的一種方便,靈活的學習和研究軟件。 JNNT由java語言寫成,具有跨平臺的優越性能.java applet的演示版更簡單到只需要任何機器上的瀏覽器就可以運行,無需安裝任何大型附加軟件。更方便愛好者通過internet遠程訪問資源。 支持反向傳播算法(BP),LBG聚類法和徑向基網絡(RBF)

    標簽: 工具包 神經網絡

    上傳時間: 2015-12-15

    上傳用戶:manking0408

  • GPRS_CHT技術文檔

    GPRS_CHT技術文檔,包括主要詳細介紹GPRS的通訊協定,內容包括GPRS 所要提供的功能、系統架構、 各個網路元件、各元件間定義的介面、計費系統與GSM 演進為GPRS 所採 行的方式。其中GPRS 介面部份,抽出來獨立成為GPRS_Interface 檔案

    標簽: GPRS_CHT 文檔

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:huannan88

  • 一個簡易的流量監控程式

    一個簡易的流量監控程式,可進行網路封包流量監控

    標簽: 流量 程式

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:wsf950131

  • :針對當前電力機車調速系統存在的一些問題

    :針對當前電力機車調速系統存在的一些問題,簡要分析了直流電力機車調速原理,提出了 控制系統的硬件結構,并且設計出Fuzzy + PID復合結構的控制器,提高了控制系統的動態響應速 度和穩態誤差 同時利用RBF神經網絡自整定PID參數解決了PID控制中的參數整定問題

    標簽: 電力機車 調速系統

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:希醬大魔王

  • 為了提高使用精度

    為了提高使用精度,研究了某型號MEMS陀螺儀的隨機漂移模型。采用游程檢驗法分析了 該陀螺儀隨機漂移數據的平穩性,并根據該漂移為均值非平穩、方差平穩的隨機過程的結論, 采用梯度徑向基(RBF)神經網絡對漂移數據進行了建模。實驗結果表明:相比經典RBF網絡模 型而言,這種方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺儀的漂移特;相對于季節時間序列模型而 言,其補償效果提高了大約15%。

    標簽: 精度

    上傳時間: 2016-04-01

    上傳用戶:weixiao99

  • OPNET的介紹電子書

    OPNET的介紹電子書,包含模組的創見和連結、網路協定的設計等介紹

    標簽: OPNET

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:jcljkh

  • RON 在資源分配網絡的學習過程中引入了滑動窗口和網絡結構在線優化的思想

    RON 在資源分配網絡的學習過程中引入了滑動窗口和網絡結構在線優化的思想,使網絡能根據最 近一段時間內的誤差信息自動實現網絡結構優化,從而使RBF網既能在線適應對象的變化

    標簽: RON 資源分配 網絡 窗口

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:diets

  • VBScript幫助手冊 Microsoft Visual Basic Scripting 版是 Visual Basic 程式語言家族中最新的一個成員

    VBScript幫助手冊 Microsoft Visual Basic Scripting 版是 Visual Basic 程式語言家族中最新的一個成員,它將 Active Scripting 帶入更多不同的環境中,包括 Microsoft Internet Explorer 的web客戶端 指令碼和 Microsoft Internet Information Server 的網路資訊服務

    標簽: Visual Basic Microsoft Scripting

    上傳時間: 2016-04-20

    上傳用戶:Avoid98

  • 基于MATLAB實現的說話人識別程序

    基于MATLAB實現的說話人識別程序,分別用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法,對語音文件進行訓練和測試,效果不錯。~..~ 下面說明一下bprengong程序: 數據分別用來訓練和測試兩部分。 具體程序分為兩部分,第一部分為:計算識別模型 變量v是mfcc處理以后的矢量。因為數據可能長短不一,所以放在同一進行截取。p的每一行代表一個語音數據(共15個)。變量Pr為每一行的最大最小值。變量T為目標值。輸出神經元個數為15。 在訓練階段,如果用于訓練的輸入訓練樣本的類別標號為i(即語音數據的標號),則訓練時設第i個節點的期望輸出設為1。其余節點期望輸出均為0。 在識別時,當一個未知類別的樣本作用到輸入端時,考查各輸出節點的輸出,并將這個樣本的類別判定為輸出值最大的那個節點對應的類別。

    標簽: MATLAB 識別 程序

    上傳時間: 2016-05-23

    上傳用戶:釣鰲牧馬

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