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1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么? 5 Tilling(耕种,耕作)算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子
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给定由n个整数(可能为负整数)组成的序列a,2,an, 求该序列形如Σa的子段和的最大值。当所有整数均为 负整数时定义最大子段和为0.依此定义,所求的 最优值为:
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1 感知机的概念 2 感知机的学习策略 3 感知机学习算法 4 感知机学习算法的对偶形式
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本章主要介绍针对上层用户使用的系统调用。用户通过使用本章介绍的系统调用来申请操作系统中有关文件和文件系统操作的各项功能。 本章介绍的算法是基于第四章所介绍的底层文件系统算法之上的,主要包括七大类操作: 返回文件描述符类操作 路径名转换类操作 分配索引节点类操作 文件属性类操作 文件输入输出类操作 文件系统装卸类操作 文件系统目录树操作
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针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路
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【机器学习】融合改进A算法和Morphin算法的移动机器人动态路径规划
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【机器学习】基于质心分水岭算法的静态手势分割算法模型
文档格式:PDF 文档大小:1.94MB 文档页数:9
机器学习:基于改进的遗传算法的模糊聚类算法编辑部
文档格式:PDF 文档大小:419.22KB 文档页数:6
人工智能基础:模糊c-均值算法和万有引力算法求解模糊聚类问题
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