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rbf網絡

  • 透過a51的程式

    透過a51的程式，學習者可以了解車用控制器區域網路(Controller Area Network, CAN)的訊息傳輸方式，有助於建立CAN-Bus傳輸的概念。

    標簽： a51 程式

    上傳時間： 2016-09-05

    上傳用戶：極客

  • 該源碼是用MATLAB語言編寫

    該源碼是用MATLAB語言編寫，目的是實現序列特征選卻和RBF網絡功能

    標簽： MATLAB 源碼 語言 編寫

    上傳時間： 2014-01-08

    上傳用戶：skfreeman

  • 一個很好用的自適應人工神經網絡模型庫

    一個很好用的自適應人工神經網絡模型庫，包括ADALINE/RBF/多層前向等，另外內含Demo，更易上手

    標簽： 人工神經網絡 模型庫

    上傳時間： 2014-12-22

    上傳用戶：gonuiln

  • Google 推出一套免費的 Web 安全評估工具

    Google 推出一套免費的 Web 安全評估工具，叫做 ratproxy，這套工具可以檢測、分析您的網站是否有安全性漏洞或網頁是否有被入侵，目前可支援 Linux, FreeBSD, MacOS X, 與 Windows (Cygwin) 等執行環境（反正就是 Unix-like 的環境啦）。 RatProxy 可偵測到的漏洞包括 Cross-site Scripting (XSS, 跨網站指令碼)、指令碼惡意置入(script inclusion issues), 惡意網頁內容(content serving problems), insufficient XSRF 以及 XSS 防護(XSS defenses) 等。

    標簽： Google Web

    上傳時間： 2016-09-30

    上傳用戶：LouieWu

  • 1. Learning NS Website (中文

    1. Learning NS Website (中文，有介紹Unicast Routing) 2. 華玄明網際網路實驗室 - NS2 討論區 (臺灣NS2討論區) 3. NS仿真軟件 (中國大陸NS2討論區) 4. The Network Simulator: Contributed Code (一些研究人員所貢獻的程式碼，這些程式碼並沒有包含在NS2原本的程式碼內) 5. The Network Simulator: Building Ns (介紹如何安裝NS2) 6. NsNam Site Search (有關於NS和NAM的搜尋引擎)

    標簽： Learning Website NS

    上傳時間： 2016-11-03

    上傳用戶：huangld

  • 摩托羅拉V3FLASH源文件下載

    摩托羅拉V3FLASH源文件下載，包含整個網站內容，式直得參考的動話

    標簽： V3FLASH 摩托

    上傳時間： 2014-01-12

    上傳用戶：1966640071

  • 在 Java EE 的藍圖中

    在 Java EE 的藍圖中，JSP Servlet是屬於Web層技術，JSP與Servlet是一體的兩面，您可以使用單獨一項技術來解決動態網頁呈現的需求，但最好的方式是取兩者的長處，JSP是網頁設計人員導向的，而Servlet是程式設計人員導向的，釐清它們之間的職責可以讓兩個不同專長的團隊彼此合作，並降低相互間的牽制作用。

    標簽： Java EE

    上傳時間： 2016-11-15

    上傳用戶：sxdtlqqjl

  • 線性神經網絡

    線性神經網絡，BP神經網絡，Hopfield神經網格，Elman神經網絡，RBF神經網絡；在模型應用模塊中實現了六種實際應用：RBF網絡的船用柴油機故障診斷，BP網絡的齒輪箱故障診斷，SOM網絡的回熱系統故障診斷，BP網絡的設備狀態分類器，SOM網絡的人口比例樣本分類，SOM網絡的土壤性狀樣本分類。

    標簽： 線性 神經網絡

    上傳時間： 2013-12-27

    上傳用戶：vodssv

  • 針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網

    針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網絡模型.該算法綜合了網絡節點的定 位與參數調整以及對基函數的平滑因子實施調諧等功能,有效地解決了徑向基函數 (RBF)神經網絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.

    標簽： 人工免疫 對象 人工免疫網絡 學習算法

    上傳時間： 2016-11-21

    上傳用戶：遠遠ssad

  • 本文件雖已力求正確

    本文件雖已力求正確，然而無法保證所有操作／設定範例， 都可以順利的在您的系統上面進行。 如果您依 照本文件的說明而使您的系統發生任何問題或損失， 作者都將不負任何責任。 希望由於本文的出現，能大量減少在網路上一再重複出現的問題："為 什麼我不能輸入/看到中文?"，"為什 麼我 xxxx 裝不起來?" 等等。 雖然我也了解這是不太可能的...

    標簽： 正

    上傳時間： 2013-12-19

    上傳用戶：wang5829

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