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基于二叉树型分层BP模型的板形模式识别
文档格式:PDF 文档大小:449.46KB 文档页数:6
针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 回归分析(7.2)多元线性回归分析
文档格式:PPT 文档大小:425.5KB 文档页数:17
一、多无线性回归模型 上节讨论了一元线性回归模型,在实际问题中,遇到更多的是讨论随机变量Y与非随机变量x,x2,…,x之间的关系,本节假设它们具有线性关系
《SAS程序》教学资源(实验课)实习六 病例-对照研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:127KB 文档页数:17
一、 目的要求 1.掌握常用病例-对照研究的设计方法。 2.熟悉病例-对照研究主要指标的意义和统计计算。 3.了解病例-对照研究中分层四格表资料的分析方法。 4.了解病例-对照研究中多暴露水平的剂量-反应相关分析方法。 5.了解病例-对照研究中匹配设计资料的分析方法
仪器分析_十九章 (19-2--19-3)气相色谱法概论及应用
文档格式:PPT 文档大小:896.5KB 文档页数:58
气相色谱法(GC)是英国生物化学家 Martin a t p等人在研究液液分配色谱的基础 上,于1952年创立的一种极有效的分离方法,它 可分析和分离复杂的多组分混合物。目前由于使 用了高效能的色谱柱,高灵敏度的检测器及微处 理机,使得气相色谱法成为一种分析速度快、灵 敏度高、应用范围广的分析方法。如气相色谱与 质谱(GC-MS)联用、气相色谱与 Fourier红外 光谱(GC一FTIR)联用、气相色谱与原子发射光 谱(GC一AES)联用等
《偏微分方程》第8章 广义函数与基本解
文档格式:PPT 文档大小:1.96MB 文档页数:60
8.1基本空间 8.1.1引言 偏微分方程的古典理论对解的光滑性要求过高,这不仅 仅常常不合实际问题的要求,而且影响理论的进一步发展。 我们希望对一般的方程及定解问题统一地扩充解地概念。这 首先需要扩充函数地概念。 Fourier变换是求解偏微分方程诸多问题的有力工具。但 是能做此变换的函数是不多的。我们希望扩广它的使用 范围,从而需要扩充函数的概念。 当物理学家为了量子力学的需要引入函数(x)时 ,数学和物理的紧密关系便出现了裂痕
《DreamweaverMX2004》CSS样式简介
文档格式:PPT 文档大小:150KB 文档页数:1
CSS样式使用户可以控制许多仅使用HTML无法控制的属性。例如,可以指定自定义列表 项目符号并指定不同的字体大小和单位(像素、点数等)。通过使用CSS样式和以像素 为单位设置字体大小,可确保以更一致的方式在多个浏览器中处理页面布局和外观 除了设置文本格式外,还可以控制网页中块级别元素的格式和定位。例如,可以设置 边距、边框、其他文本周围的浮动文本等等
《秦汉问题研究》PDF电子书(张传玺 著)
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:563
怎样研究秦汉史 秦汉史包括了秦、西汉和东汉的历史,时间共有四百多 年(公元前22公元189年)①。这段历史在我国古代史上 是一个很重要的阶段。可是近年来,有不少青年同志不愿研 究这段历史。主要原因有三个:一是秦汉史的有关文献的文 字太深,阅读不易;二是有关秦汉史的史料太少,深入困难 三是秦汉史“人人通”,难成专家
自适应神经元网络板形板厚综合控制
文档格式:PDF 文档大小:444.52KB 文档页数:6
提出一种自适应神经元网络的方法,对板形板厚综合系统进行了仿真研究,该控制方法,适合处理多输入输出问题,并具有自组织、自适应和自学习能力,仿真结果表明,该方法的效果比采用传统的PID控制优越,可应用于实际控制
苏州科技学院:《管理经济学》第七讲 市场 政府 企业
文档格式:DOC 文档大小:51.5KB 文档页数:6
前面,我们用较多的篇幅和精力,用实证分析的方法,研究了在产品市场和要 素市场上消费者与生产者各自的理性行为。大家可以清楚地感觉到,在我们的分析 中,有两个基本前提,一个是每个消费者和厂商都以追求最大自利为决策前提和目 标,第二个是在资源配置的过程中始终以市场为主体
医学科普著作:[死亡回忆]濒死体验访谈录.(美).穆迪.清晰扫描版
文档格式:PDF 文档大小:7.09MB 文档页数:196
这是一部极为畅销的医学科普著作,出版以来,创下了全球销量1300万册的记录,仅在中国台湾就销售了100多万册。《死亡回忆》涉及的是人类生命中最神秘的话题—死亡,但本书畅销的原因并不仅仅在于此。更重要的是,本书的作者穆迪博士是第一个系统研究濒死现象的人
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