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一种用于模式分类有监督的模糊ART神经网络
文档格式:PDF 文档大小:489.9KB 文档页数:4
探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性
华中师范大学:《外国文学史》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 媒介学
文档格式:PPT 文档大小:74KB 文档页数:34
媒介学主要研究不同国家和民族的文学之间产生联系和影响的具体途径和手段,也就是说,它研究的重心是作品在交流中的“中间环节”,即研究一国文学是怎样传播到另一国去的
《高分子物理》课程教学资源(实验讲义)实验九 光学解偏振法测定全同立构聚丙烯的结晶速度
文档格式:DOC 文档大小:492KB 文档页数:5
聚合物的结晶过程是聚合物分子链由无序的排列转变成在三度空间中有规则 的排列,结晶的条件不同,晶体的形态及大小也不同,结晶过程是合成纤维和塑料 加工成型过程中的一个重要环节,它直接影响制品的使用性能。因此,对聚合物结 晶速度的研究和测定是一件很有意义、很重要的工作。 测定聚合物等温结晶速度的方法很多,其原理都是基于对伴随结晶过程的热力 学、物理或力学性质的变化的测定,如比容、红外、X 射线衍射、广谱核磁共振、 双折射诸法都是如此
北京大学:《中国哲学史》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二十三讲 张载 The Philosophy of Zhangzai
文档格式:PPT 文档大小:347KB 文档页数:20
一、张载,字子厚,生于公元1020年(宋真宗天禧四年),死于公元1077年(宋神宗熙宁十年),陕西眉县人。 二、官至“同知太常礼院”,在眉县横渠镇讲学,后人称为张横渠。张载和他的弟子多是关中人,当时张载一派的学说被人称为“关学
《房屋建筑学》课程教学资源(PPT课件讲稿)主要参考书
文档格式:PPT 文档大小:25KB 文档页数:1
一、同济、东南等大学主编《房屋建筑学》建工出版社 1997年; 二、重庆建筑大学主编《房屋建筑学》; 三、黄绳主编《建筑设计学》西安科技大学出版社1997 四、重庆建筑大学主编《建筑设计原理》;
鞍山式贫赤铁矿不同种类分选尾矿中铁的赋存规律
文档格式:PDF 文档大小:1.48MB 文档页数:9
以齐大山铁矿选矿分厂铁尾矿为例,对重选尾矿、磁选尾矿、浮选尾矿和综合尾矿4种不同种类尾矿的工艺矿物学性质进行对比分析,并对尾矿中铁的可回收性进行评价。研究结果表明,尾矿中铁矿物主要为赤铁矿,脉石矿物主要是石英,有害元素S、P的含量低;尾矿中铁的金属分布率随着粒级的变化,呈两端高、中间低的规律。重选尾矿中铁矿物主要包裹在粗颗粒脉石中,浮选尾矿中铁矿物主要赋存在细颗粒连生体中,磁选尾矿中的铁矿物粒度极细,综合尾矿粒度范围宽、粒度分布极不均匀。采用单一重选和磁选方法对不同种类尾矿进行再选,浮选尾矿指标最佳,重选尾矿次之,综合尾矿最差,磁选尾矿属于不可选。鞍山式贫赤铁矿分选尾矿中铁的赋存状态决定了铁的再回收潜力,可为此类分选尾矿的处理提供理论借鉴
山西财经大学:《西方经济学》课程教学资源(PPT课件)第十章 产品市场和货币市场的一般均衡(IS——LM模型)
文档格式:PPT 文档大小:499KB 文档页数:81
主要内容: ·产品市场的均衡 利率的决定 ·货币市场的均衡 ·两大市场的共同均衡 ·凯恩斯理论的基本框架
基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断
文档格式:PDF 文档大小:968.29KB 文档页数:9
针对超声心动图像质量差、噪声多,传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点,提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损(Atrial septal defect,ASD)智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别,充分融合其不同切面的语义特征,使得诊断的准确率得到明显提升。此外,还对其进行双边滤波保边去噪,并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统(简称ASD辅助诊断系统)。结果表明,该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%,且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率
《数学建模》课程教学资源(参考资料)MATLAB产生的历史背景
文档格式:DOC 文档大小:31.5KB 文档页数:3
MATLAB产生的历史背景 在70年代中期, Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下 开发了调用 EISPACK和 LINPACK的 FORTRAN子程序库. EISPACK是特征值求解的 FOETRAN程序库, LINPACK是解线性方程的程序库在当时,这两个程序库代表矩 阵运算的最高水平
一种改进的lp-RWMKE-ELM故障诊断模型
文档格式:PDF 文档大小:1.45MB 文档页数:14
针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题,通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略,定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先,在p范数约束下,基于各类故障样本自身规模,分别进行了两种自适应的样本权重分配;其次,在每层分类器的优化中,将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合,同时,将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $
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