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1. 状态空间方程 2. PID控制 3. 线性二次最优控制算法 4. 鲁棒控制法(了解) 5. 模糊控制 6. 分数阶控制算法 7. 小结
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关联规则基本概念 CARMA算法简介 CARMA模块的基本概念 案例分析及Clementine操作步骤 购物篮分析----Tabular类型数据 网络日志分析----Transactional类型数据 值得注意的问题 CARMA算法原理(参考)
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第4章快速傅里叶变换(FFT) 4.1引言 4.2基2FFT算法 4.3进一步减少运算量的措施 4.4分裂基FFT算法 4.5离散哈特莱变换(DHT)
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深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率,这为医学影像的发展提供了巨大契机。超声医学作为影像领域的重要分支,利用A相关算法进行声像图分析的研究不断涌现,不仅为临床科研提供了新思路,亦有助于提高超声诊断的准确性
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针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果,并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向
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该章主要介绍OSI参考模型的有关概念,包括各层功能划分、各层典型协议及思想、流量控制技术、拥塞控制技术、路由选择算法等。全面了解OSI参考模型的意义与功能。重点难点:OSI参考模型的构成,包括各层功能划分、各层典型协议及思想、流量控制技术、拥塞控制技术、路由选择算法
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2.1 概述 2.2 传统的加密方法 2.3 数据加密标准DES与IDEA 2.4 公开密钥加密算法 2.5 RSA密码系统 2.6 计算机网络加密技术 2.7 报文鉴别和MD5算法 2.8 密钥管理与分配 2.9 密码技术的应用实例 2.10 本章小结
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线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:
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7.1 PCAM设计方法学 7.2 划分 7.3 通讯 7.4 组合 7.5 映射 7.6 小结
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