搜索资源列表
06_diff_pair
- AnSOFT HFSS8.0训练指导材料,是学习射频分析的好
07_SPLIT_GROUND
- AnSOFT HFSS8.0训练指导材料,是学习射频分析的好
08_segmented_gnd
- AnSOFT HFSS8.0训练指导材料,是学习射频分析的好
trainbp
- BP人工神经网络训练源码，采用三层网络结构，固定节点数目，可以设定学习速度和学习次数。
ruleGenerationWin
- 改算法基于遗传算法，学习训练数据得到规则库 常用于字符过滤等领域
111
- Bresenham算法的设计思想有了更深刻的认识,熟练地掌握了它的设计方法,当初在学习理论知识的时候,对于此算法的代码实现充满了猜测与想象,经过实地训练,终于了解到如何用代码实现画图,而且并非仅仅会C语言就能编写画图程序,gult程序有自己特殊的框架与实现过程.在这次试验中,虽然没有完全理解其原理,但在一定程度上已经为我们今后的学习应用打下了基础.
Chapter09
- bp训练网络学习认识鼠标轨迹的形状vc++6.0实现
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
LVQ
- LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类 中局部进行。
ANewImageRetrievalMethodUsingObjectSemantics
- 为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000 幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也
课程设计指导书
- 课程设计是单片机课程教学的最后一个环节，是对学生进行全面的系统的训练。进行课程设计可以让学生把学过的比较零碎的知识系统化，真正的能够把学过的知识落到实处，能够开发简单的系统，也进一步激发了学生再深一步学习的热情，因此课程设计是必不少的，是非常必要的。 但是，在多年的教学实践中，我们感到一方面学生掌握的理论知识和实践知识有限；另一方面课程设计的时间有限，一般不多于两周。要想学生在规定时间内，运用自己有限的知识去独立完成一个单片机应用系统的全部设计、制作和调试是不现实的。在两周的时间内，学
Bagging
- 分类算法，采用bagging方法来选择训练集，《机器学习及java实现》里面的
Altare_VHDL
- Altare公司训练新人的练习题下载 希望能够对学习VHDL的朋友有所帮助
BP网络
- 这是我参考了n(n>=5,^_^)篇BP神经网优化方法的论文写出的BP神经网源代码，使用了批处理训练方法，带动量项、学习速率的自适应调整、仅对学习精度没有达到指定要求的模式训练，并且训练精度逐步加大，通过这种方法，极大地加快了训练速度；另外，对于0模式和1模式数目相差很大(5-6倍)都能达到很高的学习精度。-This is my reference to the n (NGT; Chapter 5 = ,^_^) BP neural network optimization method
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检
xuexiji
- 单片机开发训练板”的使用者提供一个实验参考，给出各个题目相关的提示和指导，便于使用者进行学习和训练
DigitRec
- 基于bp神经网络的文字识别系统本，主要包括图像预处理和网络识别2部分，图像预处理部分包含许多图像处理技术，然后是特征的提取，其结果利用bp神经网络进行训练识别，是对图像处理和模式识别进行综合学习的好资料！
dateatrain
- 神经网络中的训练程序，简单方便，适合初学者分析学习。
sancengshenjingwangluo
- 基于matlab完成的神经网络源程序，包含神经网络的初始化，学习阶段和训练阶段
SPSOnn
- 应用随机微粒群算法学习一个神经网络的权值.网络训练和测试数据采自一实际非线性系统.