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人工智能/神经网络 隐马尔科夫模型工具箱最新版本使用样本文件

隐马尔科夫模型工具箱最新版本使用样本文件,可以广泛应用于识别等领域
https://www.eeworm.com/dl/650/124827.html
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单片机开发 1.熟悉硬件仿真工具KD30的使用。 2.修改样本程序 SAMP1a

1.熟悉硬件仿真工具KD30的使用。 2.修改样本程序 SAMP1a,使无论在计数或停止计数时,按 SW3 均对计数值清零,并停止计数。 3.编制一个秒表程序, 测试精度为0.1秒,按 SW1键启动计数,再按一次 SW1键停止计数。任何时候按 SW3 键停止计数,并对计数值清零。 4.按 SW1键后, 以 0.1 秒为单位开始计数,再按一次 SW1 键停 ...
https://www.eeworm.com/dl/648/129354.html
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matlab例程 本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类

本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/131019.html
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其他 提出了一种基于样本的分级检索 MPEG 视频的新方法:首先用I 帧的dct_dc_size 字段快速粗检,然后用断层摄影(tomography)法分析B 帧运动矢 量的时空分布特性以进一步缩小结果

提出了一种基于样本的分级检索 MPEG 视频的新方法:首先用I 帧的dct_dc_size 字段快速粗检,然后用断层摄影(tomography)法分析B 帧运动矢 量的时空分布特性以进一步缩小结果集,最后用DC 图像的精确匹配方法验证检索结果.试验结果表明,本方法 所需计算量较小,且可保证较高的检索精度. ...
https://www.eeworm.com/dl/534/138124.html
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人工智能/神经网络 开发环境:Matlab 简要说明:程序包含的设置包括:列数、样本总个数、建模样本数、预报因子数、预报对象数、学习因子、 动量因子、训练次数、总体误差、隐节点数。

开发环境:Matlab 简要说明:程序包含的设置包括:列数、样本总个数、建模样本数、预报因子数、预报对象数、学习因子、 动量因子、训练次数、总体误差、隐节点数。
https://www.eeworm.com/dl/650/140282.html
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人工智能/神经网络 ID3算法源程序。使用的方法是编写一个*.dat文件保存样本数据

ID3算法源程序。使用的方法是编写一个*.dat文件保存样本数据,还有一个*.tag文件保存属性列名,且最后一个属性是标号属性。运行是输入id3 文件名。输出格式是一个二叉判定树。
https://www.eeworm.com/dl/650/140399.html
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人工智能/神经网络 该程序可以对二维三类样本进行分类

该程序可以对二维三类样本进行分类,并画出分界面.学习过模式识别的人必看.要学习神经网络的人必看,代码简单,实用性强
https://www.eeworm.com/dl/650/143410.html
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人工智能/神经网络 本程序用资源分配网(Resource_Allocation Network,简称RAN)实现了Hermit多项式在线学习问题。训练样本产生方式如下

本程序用资源分配网(Resource_Allocation Network,简称RAN)实现了Hermit多项式在线学习问题。训练样本产生方式如下,样本数400,每个样本输入Xi在区间[-4,4]内随机产生(均匀分布),相关样本输出为F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),测试样本输入在[-4,+4]内以0.04为间隔等距产生,共201个样本。训练结束后的隐节点为: ...
https://www.eeworm.com/dl/650/148236.html
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人物传记/成功经验 创业计划书样本,这个文件是为了给大家一个更大的学习空间

创业计划书样本,这个文件是为了给大家一个更大的学习空间,学习怎样把自已的软件拿到市场上
https://www.eeworm.com/dl/695/150982.html
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人工智能/神经网络 BPDL.m可以通过神经网络进行预测和样本分类

BPDL.m可以通过神经网络进行预测和样本分类
https://www.eeworm.com/dl/650/158455.html
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