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自组织特征映射网络 的查询结果
人工智能/神经网络 Kohonen网络的学习过程可描述为：对于每一个网络的输入
Kohonen网络的学习过程可描述为：对于每一个网络的输入，只调整一部分权值，使权向量更接近或更偏离输入矢量，这一调整过程就是竞争学习。随着不断的学习过程，所有输入矢量都在输入矢量空间相互分离，形成了各自代表输入空间的一类模式，这就是Kohonen网络的特征自动识别的聚类功能。请解压缩后按照readme提示进行操作。 ...
人工智能/神经网络 开发环境:C语言 简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络
开发环境:C语言
简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。 ...
人工智能/神经网络 本程序运用广义模糊神经网络理论采用MATLABL编程
本程序运用广义模糊神经网络理论采用MATLABL编程，实现了自适应控制
人工智能/神经网络 误差反向传播网络(Back propagation network,简称BP网络)是神经网络中最活跃的方法
误差反向传播网络(Back propagation network,简称BP网络)是神经网络中最活跃的方法，且绝大多数采用了三层结构(输入层、一个隐含层和输出层).BP网络是一种非线性映射人工神经网络.本程序用vb实现的bp算法
Internet/网络编程 多线程 网络传输 开发环境：Delphi7.0+WinXP
多线程 网络传输
开发环境：Delphi7.0+WinXP，没用其他控件(除了Delphi自带的Indy)
传输协议：TCP/IP
客户端一次发送65000字节的包，服务端负责组装并处理数据粘连。
使用ReadBuffer()，Send()函数来接收发送Buffer内字节，这样作的目的是使程序具有更好的灵活性。你可以自定义Buffer内那些字节的含义，例如是字符串、图像 ...
人工智能/神经网络 MASON代表多主体邻里或网络仿真(Multi-Agent Simulator of Neighborhoods or Networks)。它是乔治梅森大学用Java开发的离散事件多主体仿真核心库
MASON代表多主体邻里或网络仿真(Multi-Agent Simulator of Neighborhoods or Networks)。它是乔治梅森大学用Java开发的离散事件多主体仿真核心库，具有快速、灵活和便携的特点。它本身支持轻量级的模拟需求，自含模型可以嵌入到其他Java应用当中，还可以选择2D和3D图形显示。 ...
电子书籍 硕士论文题目:网络环境下组态软件的研究与开发 主要内容:该文通过对网络技术和组态软件的研究与分析,提出了一种网络环境下组态软件的结构框架,并通过编程实现了基于Web的组态软件的开发.通过对计算机网络
硕士论文题目:网络环境下组态软件的研究与开发
主要内容:该文通过对网络技术和组态软件的研究与分析,提出了一种网络环境下组态软件的结构框架,并通过编程实现了基于Web的组态软件的开发.通过对计算机网络在工业信息监视系统上的应有物分析,我们将Internet技术与工业现场监视系统结合起来,从而形成了一种新的基于浏览器的工 ...
人工智能/神经网络 模式识别-神经网络bp算法用于模式分类
模式识别-神经网络bp算法用于模式分类，采用了matlab自带的接口函数
电子书籍 随着Internet的兴起和以网页为载体的网络信息的广泛传播
随着Internet的兴起和以网页为载体的网络信息的广泛传播，网页制作中对于内容的动态显示与更新需求量越来越大。编写一个令人满意的动态网页已成为许多网页设计人员的目标。在众多的编写环境中，Microsoft Active Server Pages(ASP)以其强大的技术力量背景及容易掌握的语言环境迅速占领了大片市场、获得了众多网页设计人员的 ...