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搜索资源列表

  1. 基于GPU的并行支持向量机的设计与实现

  2. 1．在综述了当前高性能计算领域热门技术的基础上，选择GPU作为并行支持向量 机的实现工具。在GPU编程方法方面，选择了OpenCL作为具体的代码实现技术，并搭 建了GPU计算的实验平台和基于VisualStudio2010的OpenCL的开发环境。 2．介绍了支持向量机理论的基本原理及其数学模型，引出了SMO训练算法并对其 进行了详细的说明。研究了LibSVM的使用方法，并在之前搭建的两个平台上做了实验 仿真，以用来作为参照基准。 3．根据SVM训练和预测算法中的并行点，提出了用于多类分类器的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaoxio006

  1. 面向程序访存特征的存储优化技术研究

  2. 性能的提高一直是计算机研究人员孜孜不倦追求的目标。随着大规模集成电 路的发展，处理器的计算能力飞速提高。计算机性能提高的瓶颈由计算转变为存 储。存储性能是程序访存特征和特定的存储结构共同作用的结果。程序访存特征 的研究一直伴随着处理器的发展，为存储结构提供发展方向。 针对Cache结构不区分程序数据和主存物理实现一维连续的特征，本文选取 具有典型访存特征的应用程序，通过分析访存特征给出合理的存储优化方案： 1) 在共享Cache存储体系结构中，利用Simics+GEMS体系结构模拟器，分析 基

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaoxio006

  1. MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-18
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：sjm2015

  1. matlab神经网络43个案例分析 源代码

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-26
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u011699531

  1. matlab常用代码大全科研神器

  2. 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-08
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. MATLAB 神经网络43个案例分析

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-30
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：swyj123

  1. MATLAB神经网络43个案例分析

  2. MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_37688548

  1. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》包含代码和测试数据

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章GR

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-08
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_20039347

  1. MATLAB神经网络43个案例分析

  2. 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：70254592
    • 提供者：qq_42127032

  1. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-13
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_39963055

  1. GGCN:基于GPU的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大,对硬件要求较高。为了提高模型计算效率,可以在图形处理器(GPU)上进行CNN模型的训练。现有的并行算法,比如GCN(GPU based Cube-CNN),无法充分利用GPU的并行能力,算法加速效果并不理想。为了进一步提升算法效率,提出基于通用矩阵乘法(GEMM)算法的GGCN(GPU based

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38727980

  1. 基于GPU的分类并行算法的研究与实现

  2. 分析了KNN算法在GPU上实现并行计算的可能性，提出了通过使用CUDA实现KNN算法的方案，在研究了GPU对存储访问的机制后，通过设计合理的数据以及对算法的改进，避免存储体冲突的产生，提高了算法的健壮性。研究结果证明该方法在GPU上的并行运算速度明显要快于CPU，有着很好的加速比。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38590309