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现代<b>优化计算</b>方法 - 邢文训.2ed(清晰)

  • 电工计算手册(增订本)上、下册-1929页-21.7M.pdf

    专辑类-电工电力专辑-99册-1.27G 电工计算手册(增订本)上、下册-1929页-21.7M.pdf

    标签: 1929 21.7 电工计算

    上传时间: 2013-05-24

    上传用户:hwl453472107

  • 现代通信集成电路应用技术手册(下)565页-10.7M.pdf

    专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 现代通信集成电路应用技术手册(下)565页-10.7M.pdf

    标签: 10.7 565 现代通信

    上传时间: 2013-06-03

    上传用户:cuibaigao

  • 电力有源滤波器(APF)控制方法研究及Matlab仿真

    ·电力有源滤波器(APF)控制方法研究及Matlab仿真

    标签: Matlab APF 电力 有源滤波器

    上传时间: 2013-07-04

    上传用户:skhlm

  • Zigbee2006入门(源代码+文档讲解+系统推荐)

    Zigbee2006入门(源代码+文档讲解+系统推荐).rar

    标签: Zigbee 2006 源代码 文档

    上传时间: 2013-11-16

    上传用户:bibirnovis

  • 检测系统的基本特性

    检测系统的基本特性 2.1 检测系统的静态特性及指标2.1.1检测系统的静态特性 一、静态测量和静态特性静态测量:测量过程中被测量保持恒定不变(即dx/dt=0系统处于稳定状态)时的测量。静态特性(标度特性):在静态测量中,检测系统的输出-输入特性。        例如:理想的线性检测系统:             如图2-1-1(a)所示带有零位值的线性检测系统:   如图2-1-1(b)所示    二、静态特性的校准(标定)条件――静态标准条件。 2.1.2检测系统的静态性能指标一、 测量范围和量程1、 测量范围:(xmin,xmax)xmin――检测系统所能测量到的最小被测输入量(下限)xmax――检测系统所能测量到的最大被测输入量(上限)。2、量程:      二、灵敏度S                                               串接系统的总灵敏度为各组成环节灵敏度的连乘积 三、 分辨力与分辨率1、分辨力:能引起输出量发生变化时输入量的最小变化量 。2、分辨率:全量程中最大的 即 与满量程L之比的百分数。四、精度(见第三章)

    标签: 检测系统 基本特性

    上传时间: 2013-11-15

    上传用户:yy_cn

  • 给出计算常微分方程(组)的各种算法的使用示例。

    给出计算常微分方程(组)的各种算法的使用示例。

    标签: 计算 常微分方程 算法

    上传时间: 2013-12-21

    上传用户:Breathe0125

  • uml文档(英文)

    uml文档(英文)

    标签: uml 文档 英文

    上传时间: 2015-01-14

    上传用户:fanboynet

  • C4.5文档说明(数据类型

    C4.5文档说明(数据类型,运行环境)

    标签: 4.5 文档 数据类型

    上传时间: 2014-08-20

    上传用户:lijinchuan

  • 这是一个关于盲源分离独立成分分析方法(ICA)的软件包

    这是一个关于盲源分离独立成分分析方法(ICA)的软件包,给大家分享一下!

    标签: ICA 盲源分离 独立

    上传时间: 2015-03-16

    上传用户:nairui21

  • Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键

    Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键,是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式,通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计,使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难,目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1)学习模式——决定权重 想要记忆的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 则任意两个神经元j、i间的权重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的总数 ap(s):第p个模式的第s个要素(-1或1) wij:第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时,wij=0,即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式: 神经元输出值的初始化 想起时,一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素(-1或1) 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值,其中,0意味t=0。 反复部分:对各神经元,计算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f()--Sgn() θi—神经元i发火阈值 反复进行,直到各个神经元的输出不再变化。

    标签: Hopfield 联想

    上传时间: 2015-03-16

    上传用户:JasonC