代码搜索：感知无线电
找到约 539 项符合「感知无线电」的源代码
代码结果 539
www.eeworm.com/read/265088/11283871
m pre1.m
%例题4－2－2malablab源码
close all
clear
clf reset
figure(gcf);%Create a figure graphics object
echo on
clc
%newp-创建感知器神经网络
%adapt-
%sim-
%p-为输入矢量
p = [-0.5 -0.5 +0.3 +0.1;
-0.5 +0.5 -0.5 1
www.eeworm.com/read/265088/11283877
m pre2.m
%例题4－2－2malablab源码
close all
clear
clf reset
figure(gcf);%Create a figure graphics object
echo on
clc
%newp-创建感知器神经网络
%adapt-
%sim-
%p-为输入矢量
p = [-0.5 -0.5 +0.3 +0.1 -40;
-0.5 +0.5 -0
www.eeworm.com/read/383940/2609302
h testislmsg.h
#ifndef TEST_IMOTE_I2C_H
#define TEST_IMOTE_I2C_H
typedef nx_struct TestISLMsg
{
nx_uint8_t Imote_light[4];
//每2个字节为一个感知数据
}TestISLMsg;
enum
{
AM_TESTISLMSG = 11,
www.eeworm.com/read/321501/13403954
txt readme.txt
人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta
零.说在前面的一番话
大家好，这个程序是我自己做的，为了学习的方便和用于研究目的。
其运用了人工神经网络中的前向网终的BP网络的理论，还结合了Hebb学
习规则，使其具有一定的学习、自适应和分辩能力。
本来，只做了个感知器的模型，后将多个感知器用BP网络连结，
做成一个"人工大脑"。对这 ...
www.eeworm.com/read/155298/11885885
m linennet_143.m
% 线性神经网络是最简单的一种神经元网络，由一个或多个线性神经元构成。它不同于感知器神经网络，其中每个神经元的传递函数是一个线性函数，因此线性神经网络的的输出可以取任意值，而不象感知器神经网络的输出只能是0或1。本例设计一个简单的单层线性神经元。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc
% INITLIN -对神经 ...
www.eeworm.com/read/126119/14445179
m linennet_143.m
% 线性神经网络是最简单的一种神经元网络，由一个或多个线性神经元构成。它不同于感知器神经网络，其中每个神经元的传递函数是一个线性函数，因此线性神经网络的的输出可以取任意值，而不象感知器神经网络的输出只能是0或1。本例设计一个简单的单层线性神经元。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc
% INITLIN -对神经 ...
www.eeworm.com/read/223068/14662182
txt readme.txt
人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta
零.说在前面的一番话
大家好，这个程序是我自己做的，为了学习的方便和用于研究目的。
其运用了人工神经网络中的前向网终的BP网络的理论，还结合了Hebb学
习规则，使其具有一定的学习、自适应和分辩能力。
本来，只做了个感知器的模型，后将多个感知器用BP网络连结，
做成一个"人工大脑"。对这 ...
www.eeworm.com/read/188523/8531446
m percep3.m
% percep3.m
%
P = [-0.5 -0.5 0.3 0 -0.8;-0.5 0.5 -0.5 1 0];
T = [1 1 0 0 0];
V = [-2 2 -2 2];
net = newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); % 创建一个感知器网络
net.inputweights{1,1}.initFcn = 'rands';
www.eeworm.com/read/430329/8756067
m percep3.m
% percep3.m
%
P = [-0.5 -0.5 0.3 0 -0.8;-0.5 0.5 -0.5 1 0];
T = [1 1 0 0 0];
V = [-2 2 -2 2];
net = newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); % 创建一个感知器网络
net.inputweights{1,1}.initFcn = 'rands';
www.eeworm.com/read/365487/9861438
m percep3.m
% percep3.m
%
P = [-0.5 -0.5 0.3 0 -0.8;-0.5 0.5 -0.5 1 0];
T = [1 1 0 0 0];
V = [-2 2 -2 2];
net = newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); % 创建一个感知器网络
net.inputweights{1,1}.initFcn = 'rands';