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  1. 数值计算方法与C语言工程函数库

  2. 本书比较全面地介绍了数值计算领域中的各种有效、实用的算法，并以建立这些算法的C语言工程库为目标介绍了相应的C语言程序和编程技巧。本书共分十九章，有近300个C语言程序，除了基本的数值算法外，还介绍了许多更深入的、直接面向应用的算法。 本书适合于工程设计、技术开发和科学研究等领域中从事科学计算和应用软件开发的各类人员，对于大专院校中那些学习数值计算方法和提高C语言编程能力的本科生、研究生也是一本很好的参考书。 本书配有一张软盘，装有书中算法的全部C语言源程序，以及相应的解题实例。有需要的读者，可

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-20
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：seecm

  1. 基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_38545463

  1. 基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38587473

  1. 单片机与DSP中的基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计

  2. 摘要：提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火算法进行了优化，然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。 　　0 引 言 　　IIR滤波器不易做成线性相位，FIR滤波器只要满足一定条件就可做成线性相位，而现代图像、语声、数据通信对线性相位的要求是普遍的，因此具有线性相位的FIR数字滤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-11
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_38741966

  1. keras学习率余弦退火CosineAnnealing

  2. keras学习率余弦退火CosineAnnealing1.引言2.余弦退火的原理3.keras实现 1.引言 当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型不会超调且尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。 在论文Stochastic Gr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：weixin_38672807

  1. 确定性退火算法，用于近似最小二等分问题的解

  2. 最小二等分问题是NP-hard组合优化问题。 本文提出了一个等效的线性约束连续优化问题，并提出了一种近似求解的算法。 该算法源自对数余弦势垒函数的引入，其中势垒参数在退火过程中表现为温度，并从足够大的正数减小为零。 该算法在可行的下降方向上搜索更好的解决方案，该解决方案具有所需的属性：如果步长为零到一之间的数字，则始终自动满足下限和上限。 我们证明，如果针对障碍参数的一系列降序值（限制为零）生成障碍问题的局部最小点，则算法至少收敛到问题的局部最小点。 数值结果表明，该算法比针对最小二等分问题的现

  3. 所属分类：其它

  1. pytorch-gradual-warmup-lr：PyTorch的逐步预热学习速率调度程序-源码

  2. pytorch渐进热身lr pytorch优化器的逐步热身（增加）学习率。 在“准确，大型的小批量SGD：1小时内培训ImageNet”中提出。 示例：逐步预热100个时间段，然后使用余弦退火。 安装 $ pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-gradual-warmup-lr.git 用法 请参阅文件。 import torch from torch . optim . lr_scheduler import Step

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42098892