提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS

《数学建模》算法全收录（算法大全）：第18章 变分法模型

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《数学建模》算法全收录（算法大全）：第16章 差分方程模型

《数学建模》算法全收录（算法大全）：第15章 常微分方程的解法

《数学建模》算法全收录（算法大全）：第14章 稳定状态模型

《数学建模》算法全收录（算法大全）：第13章 微分方程建模

§1 数据表的基础知识 §2 一元线性回归 §3 多元线性回归 §4 Matlab 中的回归分析 §5 非线性回归和逐步回归

利用整环上的M?bius反演公式,给出了Gauss整环上的二维Fourier系数的AFT算法,其方法同样适用于小波级数的系数计算

许多力学和工程问题都可以表示为第一类奇异积分方程.本文给出了带Hilbert核的奇异积分方程的小波Galerkin算法.利用L2([0,1])上的周期小波和Hilbert核的特点降低刚性矩阵的维数;并且通过阈值使得矩阵更加稀疏,以减少计算量和节省存储空间.根据Hilbert核的奇异性,通过Tikhonov正则化方法求解了所得到的刚性方程组,给出了算法的收敛性和数值结果