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搜索资源列表

  1. 基于自适应人工鱼群算法的多用户检测器

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  2. 人工鱼群算法 自适应 多用户检测器
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2009-03-19
    • 文件大小:258080
    • 提供者:pengbin123
  1. 盲均衡论文

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  2. 全数字QAM接收机的自适应盲均衡器实现方案。该均衡器采用多模算法(MMA)和最小均方算法(LMS),称为MMA—LMS算法结合判决反馈结构(DFE),即采用前向滤波器和反馈滤波器两级滤波器组实现,提高了信道的适应性能和降低均衡器的阶数。
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2010-10-16
    • 文件大小:384512
    • 提供者:tiansc2006@
  1. 非刚体目标自适应跟踪算法

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  2. 非刚体目标自适应跟踪算法,mean shift算法和卡尔曼率滤波相结合,可以适应目标的尺度变化和旋转变化
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2012-01-09
    • 文件大小:334336
    • 提供者:yangzhehui2008
  1. 一种基于图像显著特征点的检索算法

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  2. 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法.首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法,即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像).在此基础上,根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点.然后以它们为线索,把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索.该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点,而且降低传统显著点提取算法的复杂度,又包含一 定的形状信息,具有较好的检索效率.实验结果表明,该算法是有效的. 关键词基于内容的图
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2012-03-26
    • 文件大小:475888
    • 提供者:lucktojua
  1. 求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法

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  2. 摘要:针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷,将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合,提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明,算法计算精度高而且鲁棒性强,是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
  3. 所属分类:报告论文

  1. MEMS陀螺空中在线标定

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  2. 介绍一种基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术
  3. 所属分类:报告论文

  1. [2012]彭周华CN201210257919-一种自适应反馈保护动态面控制器结构及设计方法-申请公开

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  2. 专利《一种自适应反馈保护动态面控制器结构及设计方法》,里面详细介绍了思路构图、具体描述
  3. 所属分类:报告论文

  1. ug947-vivado-partial-reconfiguration-tutorial

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  2. PGA动态重构技术正适应了这种要求,用有限的资源去实现更大规模的逻辑设计,大大提高了资源利用率。但它决不仅仅是一种新型功能电路的应用,其涉及数字系统设计方法、设计思想的变革,可以使数字系统单片化的设计从追求逻辑规模转向追求逻辑的分时复用;从专用的固定功能逻辑系统转向功能可自适应进化的逻辑系统。动态重构技术是未来FPGA研究和使用方向
  3. 所属分类:报告论文

  1. 国外教育人工智能研究主题及趋势分析

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  2. 基于对 Web of Science文献关键词的可视化分析,梳理并呈现了国外教育人工智能的研究主题和研究趋 势。研究发现:首先,目前国外教育人工智能的研究现状可概括为四个主题领域,分别为基于自然语言处理的 教育智能研究、知识管理与运算的可视化研究、机器教学的应用案例研究以及指向深度学习的自适应教育技术 研究;其次,国外教育人工智能研究呈现以下三个趋势:基于大数据的机器学习研究、深度学习理念引领下的 在线学习变革研究、智能识别技术支撑下的智能导师系统研究。
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2019-11-04
    • 文件大小:431950
    • 提供者:huangrui95
  1. 随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制_王桐

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  2. 随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制_王桐,中文期刊论文
  3. 所属分类:报告论文

  1. 结合双模多尺度 CNN 特征及自适应深度KELM 的浮选工况识别

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  2. 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足,提出一种基于双模态图像多尺度 CNN 特征及自适应深度自编码核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解,设计双通道 CNN 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合,将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 CNN 特征逐层抽象提取,然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策,最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2021-06-14
    • 文件大小:7872133
    • 提供者:784347434
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