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中国科学院:《随机过程》课程教学资源(知识点讲稿)第八章 Gauss过程与 Brown运动
文档格式:PDF 文档大小:295.99KB 文档页数:15
第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)。易知,EX=u,Var(X)=如 果≠0,则的分布密度为f(x)=1exp2x-a)2-(x-)
中国科学院:《随机过程》课程教学资源(知识点讲稿)第三章 鞅与停时
文档格式:PDF 文档大小:200.89KB 文档页数:5
第三章鞅与停时 3.1停时(可选时) 设(Q,F,P)为基本概率空间,参数集T或为R=[0∞)或为Z+={012}, 令,t∈T为一簇上升的o-域
《高等数学讲义》课程教学资源(电子讲义)第三讲 一阶导数应用
文档格式:DOC 文档大小:265.5KB 文档页数:6
一阶导数应用 1、函数的极值 ①P82,定义:如在x邻域内,恒有f(x)≤f(x),(f(x)≥f(x) ,则称f(x)为函数f(x)的一个极大(小)值。 可能极值点,f(x)不存在的点与f(x)=0的点。(驻点) 驻点一极值点 ②判别方法
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第四讲 感知器
文档格式:DOC 文档大小:76.5KB 文档页数:11
感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第五讲 自适应线性元件
文档格式:DOC 文档大小:177KB 文档页数:19
自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)课后阅读资料Matlab与神经网络工具箱
文档格式:PPT 文档大小:152.5KB 文档页数:26
2.1 Matlab简介 MatlabCleve的首创者 Moler博士在数值分析,特 别是在是指线性代数的领域中很有影响。 Matlab(Matrix Laboratory,即矩阵实验室) Matlab于1984年推出了正式版本。后来 Moler组建 了一个名为 MathWorks的软件开发公司( http: //www. mathworks. com)专门扩展并改进 Matlab. 1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本 Matlab 6. 0
湖南大学:《线性代数与解析几何》课程教学资源(PPT课件讲稿)综合试卷
文档格式:PPT 文档大小:692.5KB 文档页数:23
综合试题1 一、判别下列命题是否正确 1.如果行列式d=0那么它至少有一行元素全为零 2.如果含n个末知量的n个方程构成的线性方程组的系数行列式等于零,那么它有无穷多解
《单片机原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 接口技术
文档格式:PPT 文档大小:248KB 文档页数:13
第9章接口技术 9.1LED显示器接口 9.2键盘与单片机接口 9.3D/A转换器接口 9.4AD转换器接口 9.5扩展I0口(8155)
《LINGO8.0forwindows软件及应用》 第七章(7-2) 装配线平衡模型
文档格式:PPT 文档大小:340KB 文档页数:36
7.2装配线平衡模型 条装配线含有一系列的工作站,在最终产品的加工过程中每个工作站执行 种或几种特定的任务。装配线周期是指所有工作站完成分配给它们各自的任务 所化费时间中的最大值。平衡装配线的目标是为每个工作站分配加工任务,尽可 能使每个工作站执行相同数量的任务,其最终标准是装配线周期最短。不适当的 平衡装配线将会产生瓶颈——有较少任务的工作站将被迫等待其前面分配了较多 任务的工作站
《LINGO8.0forwindows软件及应用》 讲义
文档格式:DOC 文档大小:734KB 文档页数:58
运筹学,即最优化理论,或在有的领域被称为管理科学,是近几十年发展和形成的一门新兴的应 用性学科。她主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管理等最优化问题。主要研 究方法是定量化、系统化和模型化方法,特别是运用各种数学模型和技术来解决问题。 我们遇到的实际问题一般规模都较大,即使建立了模型,找到了解的方法,对于庞大的计算量也 是望而却步
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