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针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度
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为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性
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构建了以FPGA为核心芯片的高速图像采集与处理系统,图形采集频率可达13.5MHz.在该系统中,采用了视频A/D芯片SAA7111A将电视信号转换成数字信号,并由FPGA作为控制器将数字信号存入SRAM中,以便进行处理,提取有用数据;系统还采用了EZUSB2131Q芯片来进行处理后的数据与PC机的传输
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人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法,对于连续值和离散值的属性都可以使用,并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数,只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间,迭代减小网络的误差以拟合训练数据
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第一个程序 第二个程序 变量定义 数据类型 符号常量 算术表达式 赋值表达式 自增自减运算符 强制类型转换 数据的输入输出
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§1.4统计中的一些基本概念 §2.1统计数据的分类 §2.2统计数据的来源 §2.3 统计资料的整理 §2.4统计表和统计图简介
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线性数据结构 一维数组 排序和查找 二维数组 字符串
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以圆坯连铸结晶器温度实测数据为基础,研究应用神经元网络求解结晶器传热反问题的可行性,并尝试将神经元网络与数值计算结合用于结晶器传热计算,探索针对实测数据的结晶器传热在线计算方法.结果表明,数值计算结果与实测温度符合较好,可真实反映实际生产中圆坯结晶器传热的非均匀特性
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16.1数据从何而来?如何善用资讯? 16.2 样本告诉我们什么? 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本? 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验
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5.1 信号概述 5.2 信号的传感 5.3 信号的采集 5.4 数字化数据采集系统 5.5 数据采集系统举例
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