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  1. MATLAB神经网络工具箱函数 神经元模型和网络结构 神经网络

  2. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一Hopfield递归网络 newelm 创建一Elman递归网络

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-06
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：zhangkang_123

  1. 基于感知概率的无线传感器网络k重覆盖算法

  2. 基于布尔感知的无线传感器网络多重覆盖控制模型未考虑实际应用中环境因素对节点感知能力的影 响,为弥补这种不足,提出了一种分布式k重覆盖算法(KCAPSM),该算法采用了感知概率模型,依据节点感知 能力的强弱,将监测区域中的任一点被相关节点监测的情况赋值为某一概率,并通过节点与邻居交换信息,根据 能量大小竞选找出k组不相交工作节点集,保证监测区域中每一点被k重覆盖。实验表明,KCAPSM算法让冗 余节点处于休眠状态,节省了网络能量,优化了资源。

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2011-03-23
    • 文件大小：467kb
    • 提供者：cookiejnu

  1. 概率机器人（Probabilistic Robotics）

  2. 机器人行业圣经——概率机器人（Probabilistic Robotics）高清中文版英文版pdf。由于中文版翻译质量不是特别好，建议中英文对照着看。 本书的内容适用于每一位机器人领域的学生、研究者和技木人员，以及应用统计学与传感器的非机器人领域的从业者。本书也可以用于教学。教学时，每章需要一两个课时。并且，有些章节也可以跳过或霓新排序讲授。本书每章都提供了一些习题和动手实践的项目，根据这些指导亲自动手实践，会令读者受益匪浅。 为使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：gzhengyu

  1. 概率机器人课件

  2. 概率机器人的作者塞巴斯蒂安的授课PPT，包括离散滤波，fastslam，卡尔曼滤波，粒子滤波，运动模型，感知模型，slam等等

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_38730241

  1. AI 顶级国际会议 IJCAI 斯坦福大学PH.D Aditya Grover报告深度生成模型Deep Generative Model

  2. 生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。 本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。 目录 第一部分： 生成模型的动机，以及与判别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：wen_fei

  1. 认知无线电频谱感知技术的研究

  2. 本文主要研究基于认知无线电的频谱感知技术,重点研究基于授权用户发射机检测的频谱感知算法。全文分两部分对频谱感知技术进行研究:其一,对单节点频谱感知算法改进的研究;其二,对多节点协作频谱感知算法中融合算法的研究。 本文首先分析了认知无线电技术和认知无线电中频谱感知技术的国内外研究现状,接着深入研究了认知无线电的概念模型、网络架构、协议体系和关键技术,并对认知无线电中的频谱感知技术进行了详细论述。针对现有的单节点频谱感知算法存在容易受噪声功率不确定性的影响,需要授权用户信号的先验信息以及计算复杂等问

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-16
    • 文件大小：635kb
    • 提供者：wjcper2008

  1. 多层概率决策的网络大数据协作融合算法

  2. 为了改善网络大数据传输效率及其精度，降低网络数据传输负荷，基于多层概率网络模型和联合决策研究了一种网络大数据协作融合算法。首先，以复杂异构多层网络的数据采集与缓存为对象，以实时感知数据及其准确处理为优化目标，设计了一种多层概率联合决策模型。接着，通过主层-分层和信号强度进行网络大数据的多维描述，结合3步分解和三性融合，以逆变换去噪为驱动，提出了网络大数据协作数据融合算法。最后，实验和仿真结果表明，与实验统计值相比，所提算法在数据融合精度和效率等方面具有明显优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：665kb
    • 提供者：weixin_38717359

  1. 具有可变功能集和概率注释的音乐自动标记

  2. 该系统提取与感知相关的长时特征，通过联合救济和PCA算法选取原始特征，纳入每个标签的唯一特征集。然后训练高斯混合模型来描述每个标签，测试结果用高斯混合模型的输出概率表示。为了评估所提音乐标注系统的性能，测试了每个标签的精度，召回率和˚F分值。实验结果表明，用MFCC训练的模型与用原始特征训练的模型有相近的性能，相对于原式系统，精简的特征集在精度和召回率方面有2 ％到5 ％的性能提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：weixin_38621441

  1. 基于博弈分析的车辆感知网络节点轨迹隐私保护机制

  2. 利用车辆移动"众包模式"为驾驶员提供实时路况信息和探索新的商业服务模式,是车载感知网络的新型应用之一.然而,车辆移动轨迹中的敏感信息易与用户身份相关联,存在隐私泄露问题.提出了一种车载感知网络节点轨迹隐私保护算法,克服了匿名和隐藏技术缺乏数据真实性权衡的缺点,并考虑到多种攻击策略的影响.对于给定的一系列轨迹集,首先确定边信息概率分布,建立攻击者和防御者模型,通过求解攻防博弈中的纳什均衡选择最优的防御策略,并证明其有效性.在此基础上,折中轨迹数据真实性和隐私性,以最大化防御者效用为目标,提出轨迹隐

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：814kb
    • 提供者：weixin_38706951

  1. 基于量化的无线传感器网络能量感知自适应概率跟踪机制

  2. 无线传感器网络（WSN）使目标状态估计必不可少的应用成为可能。 为了解决能源和通信带宽的限制，提出了一种基于量化的能量感知自适应概率跟踪机制。 根据检测半径与节点属性之间的关系，包括存储的信息和位置，在精度条件下去除了一部分冗余节点。 使用定量观测和自适应采样间隔策略建立了能量优化模型，以减少传感器节点之间通信的流量。 之后，创造性地提出了一种基于节点感知模型的概率传感器选择算法，以进一步降低能耗。 为了显示所提机制的上升功能，数值仿真结果包括两种情况，即单目标和多目标，表明该算法可以达到所需的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：294kb
    • 提供者：weixin_38733875

  1. 基于特征空间非线性流形的语音识别声学模型

  2. 从语音信号声学特征空间的非线性流形结构特点出发，利用流形上的压缩感知原理，构建新的语音识别声学模型。将特征空间划分为多个局部区域，对每个局部区域用一个低维的因子分析模型进行近似，从而获得混合因子分析模型。将这些相关状态的观测矢量限定在该非线性低维流形结构上，推导得到其观测概率模型。最终，每个状态由一个服从稀疏约束的权重矢量和几个个服从标准正态分布的低维局部因子矢量所决定。文中指定了局部区域潜在维数的确定顺序及模型参数的迭代估计算法。基于RM语料库的连续语音识别实验表明，在传统的高斯混合模型（GM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：593kb
    • 提供者：weixin_38713801

  1. 基于全卷积深度模型的可抓取物品识别方法

  2. 目前，工业机器人识别可抓取物品大多是先通过图像传感器收集作业场景信息，然 后通过粒子滤波或条件随机场等各类相关算法提取可抓取物品的像素块特征来进行的。但是， 这些可抓取物品的识别方法都存在着在同一像素块内部不同类别像素有误差，只考虑邻近区 域、而不考虑全局信息和结构信息等问题或缺点。为此，在引入基于像素点的全卷积网络（ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＦＣＮ）的基础上，提出了基于 ＦＣＮ的改进模型进行可抓取物品识别，其优 势在于该模型经过学习能够预测各个像素所属物品类别的概

  3. 所属分类：其它

  1. 存在时变多径平坦衰落信道和未知噪声方差的自组织网络频谱感知，

  2. 认知广播，作为一种重要的手段 实施频谱意识和动态共享 对未来自组织网络的部署具有重要意义。 鉴于其实际应用，认知 无线电技术可能在各种不利的自组织网络环境中运行。 例如，在无线 在移动通信中，具有随时间变化的衰落系数和未知噪声方差的多径传播变得不可避免。 不幸的是，在这种情况下，大多数现有的频谱感测方法几乎无法获得良好的性能。 不利情况。 为了克服这个困难，在本文中我们 在现实的认知无线电应用中提出了一种新颖的频谱感知算法。 首先，我们建立一个动态的状态空间模型，该模型充分考虑了演化过程 处理

  3. 所属分类：其它

  1. 具有未知噪声方差和时变信道的雷达通信的频谱感知

  2. 本文提出了一种新的频谱感知框架 提议用于雷达通信，可以恢复其他 与现实雷达环境相关的信息状态， 例如，衰落的信道增益和未知的噪声方差 检测主频带的占用。 我们首先制定一个 充分考虑未知噪声的动态状态空间模型 方差和时变平坦衰落信道。 在此基础上， 新颖的频谱感知方案，最大程度地依赖后验 概率准则和边际粒子滤波技术 用于估计主要用户的状态，随时间变化 衰落信道增益和噪声方差联合。 实验性 仿真结果表明，所提出的方法改善了传感 性能显着，并估计衰落信道增益 和噪声方差准确。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：260kb
    • 提供者：weixin_38678057

  1. 宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

  2. 针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题，提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知算法（PBCS 算法）。首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构，然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱重构，最后根据重构的频谱信息判断主用户的忙闲状态从而得到当前认知无线电用户可用子信道信息。有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法，PBCS算法通过模型参数融合来进行协作，能有效减小信噪比低的协作用户的影响从而提高算法

  3. 所属分类：其它

  1. 移动分布感知的车载自组网络数据分发

  2. 提出了一种面向发布/订阅系统基于车辆移动分布感知的事件分发策略MDA(mobile distribution-aware data dissemination).基于车流的自组织性及自稳性的特点,建立VANET(vehicular ad hoc network)下的发布/订阅模型,通过计算车辆与移动订阅者的相遇概率,预测订阅者的移动分布,并以此为依据实时部署和调度广播令牌在网络中的转发,从而有效地控制事件代理的分布,保证了数据传递的有效性.与已有相关研究相比,MDA采用的启发式算法,能够使事件代

  3. 所属分类：其它

  1. 基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法

  2. 针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用（OFDM）通信系统，提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先，构造协同OFDM系统模型，利用循环矩阵理论，将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型，该模型由一个协同卷积信道矢量和等效的观察矩阵组成；然后，通过压缩感知理论证明，该等效矩阵以很高的概率满足严格等距特性；最后，利用压缩感知算法重构卷积信道脉冲响应。与传统的线性信道估计方法相比较，所提方法能够利用较少的训练序列达到稳健的信道估计，有效地提高频谱资源利用率，且具备计算复杂度低

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：703kb
    • 提供者：weixin_38681628

  1. 基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪

  2. 针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题, 提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先, 综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型; 在搜索区域内逐像素点计算目标概率图, 然后进行密集采样得到候选目标, 利用目标概率图的概率值与距离值进行加权, 同时定位目标和类似干扰, 并更新目标模型; 采用RGB直方图建立尺度模型, 从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_38611388

  1. 概率面Kong嵌入：（ICCV 2019）不确定性感知面Kong表示和识别-源码

  2. 概率脸部嵌入 新闻：我们的论文已被ICCV 2019接受。 这是使用Tensorflow训练和测试的演示代码。 概率面部嵌入（PFE）是一种通过用不确定性值校准每个特征值将传统的基于CNN的面部嵌入转换为概率嵌入的方法。 每张脸的表示将是由（mu，sigma）参数化的高斯分布，其中mu是原始嵌入，而sigma是学习的不确定性。 实验表明PFE可以 通过考虑不确定性来改善人脸识别模型的性能。 可以更深入地了解模型对面Kong的理解，并更好地控制潜在风险。 相容性 当前，此仓库与Python 3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42166105

  1. 基于感知效用模型的“均值偏向”形成机理

  2. 在经典报童模型的基础上引入概率选择理论, 发现决策者对需求发生的感知概率不符合贝叶斯公理, 而为截尾正态分布. 鉴于此, 提出一种感知效用下的最优库存策略, 并采用行为实验的方法测算出不同产品的决策噪音;根据行为实验的决策数据, 仿真模拟了不同成本产品中决策者的订购行为. 结果显示: 感知效用模型可以解释库存决策中的“均值偏向”现象; 当产品生产成本?? 逐渐接近(?? + ??)/2 时,“均值偏向”现象将逐渐消失; 随着?? 的增大, 单位均值偏向度将不断减小. 由此可见,“均值偏向”现象不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：412kb
    • 提供者：weixin_38680764
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