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人工智能/神经网络 自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络
自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相 ...
人工智能/神经网络 开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)
开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺 ...
人工智能/神经网络 Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
人工智能/神经网络 LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术
LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类中局部进行。
Java书籍 本书的内容组织、讲授方法、选用示例和附带练习都别具特色。作者Bruce Eckel根据多年教学实践中发现的问题
本书的内容组织、讲授方法、选用示例和附带练习都别具特色。作者Bruce Eckel根据多年教学实践中发现的问题，通过简练的示例和叙述，阐明了在学习Java中特别容易混淆的诸多概念。与前一版相比，本书不但新增了Java 2的语言特性，还根据语言的演变作出了彻底的更新，其中最主要的改变是第9章的群集。 本书被多家权威机构 ...
教育系统应用 能像Windows操作系统的资源管理器一样将资源按目录（文件夹文件）的形式组织起来。 考虑到资源建设的阶段性
能像Windows操作系统的资源管理器一样将资源按目录（文件夹文件）的形式组织起来。 考虑到资源建设的阶段性，资源应是按一定的规模进行打包，形成一个个中小规模的相对独立的“资源库”。 鉴于资源库名目繁多和容量大的特点，资源的存储存在多样化问题，系统应该能够解释各种存储格式和存储方式的资源 资源库应该能够满足资 ...
数学计算 SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响
SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
数值算法/人工智能 蒙特卡罗算法。用盟特卡罗算法模拟光在组织钟的传播
蒙特卡罗算法。用盟特卡罗算法模拟光在组织钟的传播，也可以模拟其它领域随机粒子的运动等。
电子政务应用 C2C二手交易网SMRUC v2.0 全部实现了C2C电子商务功能。 特别适合高校、组织、社区实现自己的C2C电子商务。 C2C二手交易网SMRUC v2.0具有强大的用户自主发布和管理信息功能
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软件工程 (Architecture 是一个系统的基本组织
(Architecture 是一个系统的基本组织，它蕴含于系统的组件中、组件之间的相互关系中、
组件与环境的相互关系中、以及呈现于其设计和演进的原则中。)