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马尔科夫链是一种重要的概率模型，以其状态转移的无后效性著称，在电子技术领域有着广泛的应用。从信号处理到通信系统优化，再到复杂网络分析，马尔科夫链都是不可或缺的工具。掌握这一理论不仅能够帮助工程师们更好地理解和解决实际问题，还能激发创新思维。我们提供了6531个精选资源，包括教程、案例研究和技术文档等，旨在为您的学习和研究提供强有力的支持。深入探索马尔科夫链的世界，开启您的技术之旅！

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提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,...

📅 👤 13160677563
GM RF 函数 神经网络

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