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  1. 基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

  2. 基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究 一篇杂志论文，可以下来看看

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：246kb
    • 提供者：my_xh

  1. 高等应用数学问题的MATLAB 求解.pdf

  2. 本书首先介绍了MATLAB 语言的程序设计的基本内容，在此基础上系统介绍了各个应用数 学领域的问题求解，如基于MATLAB 的微积分问题、线性代数问题的计算机求解、积分变换和 复变函数问题、非线性方程与最优化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近 问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解法等。还介绍了较新的非传统方法如模糊逻辑与 模糊推理、神经网络、遗传算法、小波分析、粗糙集及分数阶微积分学等领域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xulin_2009

  1. 基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法

  2. 适合准备写论文的人用，可以借鉴上面的处理方法和分类方法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-14
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：wan353694124

  1. 高等应用数学问题的MATLAB求解 课后答案

  2. 《高等应用数学问题的MATLAB求解》(第2版)首先介绍了MATLAB语言程序设计的基本内容，在此基础上系统介绍了各个应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数问题的计算机求解、积分变换和复变函数问题、非线性方程与最优化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解法等，还介绍了较新的非传统方法，如模糊逻辑与模糊推理、神经网络、遗传算法、小波分析、粗糙集及分数阶微积分学等领域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-25
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：neu_ansong

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. 数据挖掘在电力系统暂态稳定评估中的应用

  2. ：人工智能和数据挖掘在发现潜在问题和提高计算效率 等方面有较大的优越性。综述了几年来人工智能与数据挖掘 等技术应用于电力系统暂态稳定评估所取得的研究成果。对 所涉及的主成分分析、遗传算法、粗糙集、信息熵等数据预 处理方法，神经网络与支持向量机等分类器，可视化显示等 方面的研究成果进行了深入的分析和比较，指出了存在的问 题，并对以后的发展方向进行了一定的展望。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：luojie120

  1. 高等应用数学问题的MATLAB求解光盘

  2. 本书首先介绍了MATLAB语言程序设计的基本内容，在此基础上系统介绍了各个应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数问题的计算机求解、积分变换和复变函数问题、非线性方程与最优化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解法等。还介绍了较新的非传统方法，如模糊逻辑与模糊推理、神经网络、遗传算法、小波分析、粗糙集及其分数阶微积分学等领域

  3. 所属分类：其它

  1. 软计算研究综述-软计算, 进化计算, 模糊逻辑, 神经网络, 粗糙集

  2. 介绍了软计算主要成员的发展历史, 讨论了软计算的特点与分类, 分析了软计算理论研究与实际应用。 对软计算的发展趋势进行了展望, 并提出下一步的研究方向。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-10
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：moon1228

  1. 数据挖掘研究与应用综述

  2. 数据挖掘是目前非常流行的一门交叉学科，涉及到很多学科的研究领域。本文简单介绍了什么是数据挖掘，数据挖掘的新技术，分析了常用数据挖掘方法的优缺点。这些方法包括决策树、遗传算法、粗糙集方法、聚类分析方法、人工神经网络和关联规则。最后提出了数据挖掘的发展趋势，并且对数据挖掘技术将来的研究方向也进行了预测。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-01-12
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：zhaochuangrsy

  1. 数字图像的智能信息处理(第2版)

  2. 目录 第 1 章 绪论 第 2 章 数字图像预处理基本技术 第 3 章 数字图像的模糊增强方法 第 4 章 基于粗糙集理论的图像增强方法 第 5 章 遗传算法在图像恢复中的应用 第 6 章 数字图像压缩编码基础 第 7 章 神经网络图像压缩编码 第 8 章 信息融合压缩编码 第 9 章 基于多源信息融合的人脸检测与识别 第 10 章 遥感图像信息融合处理 第 11 章 证据理论在遥感图像处理中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-09
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：lanmo555

  1. 粗糙集理论的应用探析

  2. 介绍粗糙集理论的发展状况，重点总结目前粗糙集理论的几种应用形式，即粗糙集理论与知识发现相结合、粗糙集理论与专家系统相结合、粗糙集理论与神经网络相结合以及粗糙集理论与其他智能技术相结合；同时也探讨了粗糙集理论研究中存在的一些问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-24
    • 文件大小：745kb
    • 提供者：u012939854

  1. 模式识别与智能计算的MATLAB实现》源程序

  2. 《模式识别与智能计算的MATLAB实现》既介绍了模式识别和智能计算的基础知识，又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。《模式识别与智能计算的MATLAB实现》内容基本涵盖了目前模式识别和智能计算的重要理论和方法，包括了最近十几年来刚刚发展起来的并被实践证明有用的新技术、新理论，如支持向量机、神经网络、决策树、粗糙集理论、模糊集理论和遗传算法等。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-17
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：nksky

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 粗糙集-改进神经网络落煤瓦斯涌出量预测

  2. 为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：weixin_38626984

  1. 粗糙集与神经网络技术预测煤厚及小断层的方法

  2. 提出了基于分析三维地震数据的粗糙集(RS)—神经网络(NN)技术,预测采区断层和煤层厚度变化。利用粗糙集对地震数据中所包含的大量干扰数据进行约简,生成低噪音数据;将约简后的数据输入神经网络进行训练获得断层识别和煤层厚度预测。实际数据验证表明,该方法具有较高的精度。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种煤矿带式输送机故障诊断方法

  2. 针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉,严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题,提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术,通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集,得到最优约简集;将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练,经过不断学习优化,最终得到诊断决策规则;将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断,判别出相应故障。仿真结果表明,该方法能够充分删除冗余信息,加快网络训练速度,提高带式输送机故障诊断精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：227kb
    • 提供者：weixin_38728464

  1. 基于粗糙集的钢丝绳断丝损伤定量识别

  2. 引入粗糙集理论对钢丝绳断丝损伤信号原始特征值数据进行属性约简,去掉不必要的属性,并将粗糙集与神经网络有机结合,构造了优化的神经网络结构,进而识别钢丝绳的断丝损伤。试验表明,该方法有效提高了神经网络的性能及钢丝绳断丝损伤定量识别的速度和准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：634kb
    • 提供者：weixin_38705640

  1. 改进的卷积神经网络与粗糙集理论相结合的数据聚合算法

  2. 数据聚合是缓解无线传感器网络（WSN）能耗的关键方法。 但是，如何在保持数据保真度和机密性的同时执行数据聚合是一项具有挑战性的研究任务。 由于许多现有的聚合算法具有较大的通信和计算开销，因此本文将粗糙集理论与改进的卷积神经网络进行了集成，并提出了一种用于无线传感器网络的新型信息聚合算法。 首先，在我们提出的算法中设计了一个特征提取模型，然后在Sink节点中进行训练，其中采用粗糙集理论有效地简化了信息并减少了标注维数。 一旦集群节点从粒度深层网络中提取了这些数据特征，它们就会被集群头发送到Sink

  3. 所属分类：其它

  1. 反向传播神经网络与粗糙集相结合的新型混合方法及其应用

  2. 反向传播神经网络与粗糙集相结合的新型混合方法及其应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：weixin_38550812

  1. 融合扩张卷积网络与SLAM的无监督单目深度估计

  2. 针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深度,利用光学一致性误差约束网络训练,扩大感受野,考虑图片细节特征。同时采用SLAM算法优化相机姿态,并将其嵌入视图重构框架中,实现单目图片与其深度图的直接映射。利用该方法在公开的KITTI数据集上进行实验,结果表明,与经典的sfmlearner方法相比,误差度量指标绝对差、平方差、均方差和对

  3. 所属分类：其它

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