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搜索资源列表

  1. 简易智能电动车 (电动车 智能 PWM 硬件自学习 雷达扫描式光电探测)

  2. 简易智能电动车实现了路面标识跟踪、金属探测、曲线行驶、躲避障碍物、寻找光源以及安全进入车库等功能，并且能够在行驶过程中用语音、指示灯等方式提示电动车的行驶状态。 采用左右独立的传动模式行驶，通过光电、红外和接近开关等传感器，由单片机系统来决策智能车的行驶状态。采用 PWM 技术实现了电动机的多级调速；采用硬件自学习电路提高对不同黑白程度路面的适应能力。独特的雷达扫描式光电探测装置保证了光源探测的灵活性，提高了控制决策的有效性。 不同路段的软件模块对各个传感器赋以不同的权值，提高了各个路段行驶策

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：Y7456321

  1. 一种基于T-S 模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法

  2. 一种基于T-S 模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法

  3. 所属分类：网络基础

  1. 一种检测与分析心电波形的算法

  2. 　介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检 测,并提出了自学习算法,最后给出了10 种常见的心律失常的判别准则. 所有软件均用8098 汇编语 言编制完成. 实验表明,本软件对提高QRS 波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果, 适用于心电自动监护系统.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-23
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：Mydscn

  1. 网桥自学习算法，采用C语言实现的，请参考

  2. 这是网桥的自学习算法，希望大家多多下载 网桥自学习算法，采用C语言实现的，请参考

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-11-15
    • 文件大小：953byte
    • 提供者：yuqingmeng111

  1. 网桥自学习算法实验

  2. 计算机网络实验课上的，网桥的自学习算法模拟实现

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-01-16
    • 文件大小：625kb
    • 提供者：yuanzh0805

  1. 用FPGA实现的复合神经网络自学习算法电路

  2. 用FPGA实现的复合神经网络自学习算法电路

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-02
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：nwpu0000

  1. 网桥自学习算法

  2. 计算机通信课程的作业，实现了网桥的自学习算法，可以根据需要修改

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-26
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：dulexman

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yangyang3401

  1. 基于快速学习算法的SSn-tuple神经网络模型的人脸识别

  2. 基于快速学习算法的SSn-tuple神经网络模型的人脸识别，周兆捷，吴乐南 ，本文提出了一种基于快速学习算法的自组织稀疏RAM的n-tuple神经网络模型的人脸识别方法。即将修改的回归一次提交算法引入了SSn-tuple神�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：383kb
    • 提供者：weixin_38750209

  1. 计算机网络网桥的自学习算法实验报告

  3. 所属分类：网络管理

    • 发布日期：2017-04-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_24942951

  1. BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

  2. BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-19
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：u010110912

  1. 基于SVM和sigmoid函数的字符识别自适应学习算法

  2. 在SVM算法和sigmoid函数的基础上，提出了一种字符识别自适应学习算法，该算法通过自适应修正sigmoid函数的参数，使sigmoid函数能够较好地拟合自适应数据输出距离的类别后验概率分布，从而提高对自适应数据的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-31
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38741540

  1. 一种单计算参数的自学习路径规划算法

  2. 针对当前机器人路径规划算法存在计算参数多的问题，提出一种单计算参的自学习蚁群算法。该算法使用一种改进的栅格法完成环境建模，种群中个体使用8-geometry行进规则，整个种群的寻优过程使用了自学习和多目标搜索策略。其特点在于整个算法只需进行一个计算参数设置。仿真实验表明，在复杂的工作空间，该算法可以迅速规划出一条安全避碰的最优路径，效率优于已存在算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：497kb
    • 提供者：weixin_38637580

  1. 基于案例推理的认知自学习引擎

  2. 认知无线电与传统无线电的最大区别在于其能够感知环境，主动去学习、适应环境。近年来，对于认知无线电的研究主要集中于多目标优化的配置决策问题。但实际的通信系统可观测到的环境参数有限，且输入输出关系复杂，需要认知无线电通过学习来理解并适应环境。针对上述问题，提出了一种基于案例推理和模拟退火思想的认知决策引擎算法。仿真结果表明，该算法具有增量自学习、多目标适用性、快速收敛等优点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：601kb
    • 提供者：weixin_38686041

  1. 基于BP算法的加权模糊Petri网权值学习算法

  2. 加权模糊Petri网缺乏较强的自学习能力，针对这个问题，给出了一个基于BP算法的加权模糊Petri网权值学习算法。该算法不需要对原有模型进行修改，使得加权模糊Petri网权值的学习和训练得到一定地简化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：299kb
    • 提供者：weixin_38524139

  1. Stiefel流形上沿测地线搜索的自适应主(子)分量分析对偶学习算法

  2. Stiefel流形上沿测地线搜索的自适应主(子)分量分析对偶学习算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：620kb
    • 提供者：weixin_38705788

  1. 基于迭代学习算法的智能住宅电网最优自学习电池控制

  2. 基于迭代学习算法的智能住宅电网最优自学习电池控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_38641339

  1. 用于Mackey Glass混沌时间预测的自适应自然梯度学习算法

  2. 用于Mackey Glass混沌时间预测的自适应自然梯度学习算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：736kb
    • 提供者：weixin_38538585

  1. 两种新颖的基于自组织图的混合情感学习算法

  2. 情绪在人类决策过程中起着重要作用，因此，在我们对人类React进行建模的过程中，应将其嵌入推理过程中。 阿德南·卡什曼（Adnan Khashman）等。 提出了一种情感反向传播（EmBP）学习算法，并将其成功应用于几种实际的模式识别任务。 但是，EmBP的情感输入值的设计不合理，因此可能导致其整个实现失败。 为了改善这一弱点，我们提出了一种新颖的基于自组织图的情绪神经网络（EmSOM）学习算法。 与EmBP相反，EmSOM的情感输入值是基于其相应关联的SOM块确定的，此外，在其设计中还考虑了网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：weixin_38637998

  1. 基于视觉的车辆检测转移学习算法

  2. 针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显着下降的问题，提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法，并采用概率神经网络（概率神经网络，PNN）进行分类器训练。首先，提出一种基于多细节先验信息的样本标注策略，融合复杂度，垂直平面和相对速度等先验信息实现新样本的自动标注；然后，充分利用PNN训练速度快而增加新样本时只需分类器进行局部更新的特点，将其更新到分类器训练模型中，取代传统机器学习算法中的Adaboost分类器。实验结果表明：该算法在新场景下的新样本标注准确率高达99.76

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：weixin_38681286
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