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搜索资源列表

  1. 多层线性模型HLM软件

  2. 多层线性模型HLM软件,解决多层线性模型的计算问题。HLM软件

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-29
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：wxh805053

  1. 如何描述发展趋势的差异_潜变量混合增长模型.kdh

  2. 在追踪研究中，研究者不仅关心某一特质随时间的发展趋势，而且关注个体之间发展趋势的差异 及其存在差异的原因。在总体发展同质的情形下，多层线性模型和潜变量增长曲线模型为解决这一问题提 供了切实有效的方法。但是如果所研究的总体本身不同质，就需要一种能够描述总体中不同质子总体的不 同发展特点的方法。该文简要介绍了一种能够描述不同群体不同发展趋势特征的统计模型——潜变量混合 增长模型，并通过一个实际例子介绍了这一方法的应用过程，同时说明了潜变量混合增长模型与多层线性 模型和潜变量增长曲线模型之间的关系

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-15
    • 文件大小：473088
    • 提供者：rydnice2001

  1. MATLAB神经网络工具箱函数 神经元模型和网络结构 神经网络

  2. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一Hopfield递归网络 newelm 创建一Elman递归网络

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-06
    • 文件大小：272384
    • 提供者：zhangkang_123

  1. HLM7StudentSetup

  2. 处理多层线性模型的工具，适用于跨层次多水平，嵌套模型的处理。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-06-03
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：u010935004

  1. HLM多层线性模型教程

  2. HLM多层线性模型教程，如何操作请参阅张雷的多层线性模型应用 ！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wschidebao

  1. 分层线性模型分析软件

  2. 多层线性模型HLM软件,解决多层线性模型的计算问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-05
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：qq_22946775

  1. 基于BP神经网络的人口预测模型研究.pdf

  2. 将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构 决定，神经元的激活函数是非线性的89:;(9<函数， 网络结构由输入层、隐含层、输出层组成，同层节点 间无关联，异层节点前向连接。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_43142260

  1. intro2HLM6.zip

  2. HLM6.0 操作简介,分层线性模型 (Hierarchical linear Model，简称 HLM，又称多层线性模型，Multilevel Linear Model)，HLM6.0 是分层线性模型软件，包含线性和非线性部分，可以读取大部份统计软件的数据如 SPSS, SAS, SYSTAT 及 STATA 等等。HLM 常用于社会科学和行为科学，因为它常有嵌套结构 (Nested Structure) 的数据，因此需用次模型 (Sub-Model) 或分层线性模型 (Hierarchica

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baidu_29865955

  1. pytorch模型基本代码.tar.gz

  2. 本文件主要包括pytorch基础用法，以及用pytorch搭建的线性回归、逻辑回归、多层感知器，、CNN和RNN，是通过学习微专业《深度学习工程师（实战）》后，自己复现写出。主要是简单的pytorch的模型搭建样板，供深度学习初学者参考。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：16384
    • 提供者：xiaokan_001

  1. 基于多层线性模型的单条微博影响力研究

  2. 基于多层线性模型的单条微博影响力研究，濮小燕，李光旭，微博自2009年引入国内，发展迅速，微博用户发布微博的过程直接决定了微博内容的特征。本文结合微博的多层级结构，将单条微博影响�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：522240
    • 提供者：weixin_38634065

  1. 人格特质与组织网络偏离行为的关系：一个跨层分析

  2. 人格特质与组织网络偏离行为的关系：一个跨层分析，周勇，王睿智，本研究基于33个团队的287名企事业员工的调查问卷，运用多层次线性模型对跨层数据进行统计分析，考察了员工人格特质对组织网络偏离�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：588800
    • 提供者：weixin_38722164

  1. FeTaPt多层膜的磁粘滞研究

  2. 在800℃基底温度下,以单晶硅为基底,采用磁控溅射法制备了FeTaPt多层膜。通过XRD检测样品为单相,利用VSM测量了样品在双磁场下的磁化强度与时间的关系,并且利用磁滞Preisach模型得到材料的拟和参数。结果表明:在样品矫顽力附近出现了磁化强度随时间对数的线性变化,当磁场偏离矫顽力时,磁粘滞行为将偏离线性变化,这不仅与H1和H2有关,而且与H1、H2的差值有关,H1、H2差值越小,非线性衰减越明显。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38663973

  1. Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别

  2. Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示输出错误预测 激活函数： sigmod函数为s型 relu为修正线性单元函数 tanh双曲正切 这里使用的relu激活函数，输出使用softmax多分类，中间使用了3层隐藏层，优化器使用AdamOptimizer，损失函数定义loss_function=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=forward,la

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38611527

  1. 吴恩达深度学习第一课–第四周多层神经网络实现

  2. 文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。 一个神经网络的计算过程如下： 初始化网络参数 前向传播 计算一层的中线性求和的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38623009

  1. 基于多层RTD忆阻器的细胞神经网络用于彩色图像处理

  2. 相信每个单元中具有多个状态变量的多层细胞神经网络（CNN）与多个动态规则相关联，比单层CNN具有更强大的数据计算和信号处理能力，特别适合解决复杂问题。 但是，目前，基于传统的基于CMOS的技术，它们的大规模集成硬件实现仍然具有很大的挑战性，这是因为其电路复杂性很高，因此其应用在实践中受到了限制。 本文提出了一种基于纳米尺度，谐振隧穿二极管和忆阻器的新型紧凑型多层CNN模型。 更具体地说，在此模型中，一个多层CNN单元由位于不同层中的几个子单元组成。 具有量子隧穿引起的非线性和独特的折叠电流-电压

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38518376

  1. 激光填丝多层焊温度场和应力场的数值模拟

  2. 基于有限元计算软件MARC，对16 mm厚低合金高强钢激光填丝多层焊温度场和应力场进行了三维数值模拟。利用生死单元法，采用热流密度线性衰减高斯圆柱热源模拟匙孔效应，双椭球模型模拟焊丝受热过程。计算结果与实际结果对比，两者基本吻合。计算结果表明，层间保温能够有效降低接头冷却速度，减小激光填丝焊残余应力，改善厚板多层焊接头性能；多层焊应力集中主要位于中下部焊道及其热影响区；焊接中坡口有收缩趋势，焊后工件有一定角变形。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38632624

  1. 基于掠入射X射线反射谱的Mo/Si多层膜扩散系数测量

  2. 测量了Mo/Si多层膜在250 ℃下经历不同时间退火后的掠入射X射线反射谱，从中提取出特定级次衍射峰在退火过程中的相对移位，通过布拉格公式拟合，得到了Mo/Si多层膜周期厚度皮米级别的相对变化。采用扩散控制模型来描述Mo/Si多层膜界面扩散，界面厚度的平方随时间线性增加，由此拟合得到Mo和Si间的扩散系数为0.33×10-22 cm2/s。采用四层模型，对掠入射X射线反射谱进行全谱拟合，得到了Mo，Si和扩散层MoSi2的密度分别为9.3，2.5和5.4 g/cm3，据此对Mo和Si间扩散系数进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38537684

  1. 层析成像系统的自适应压缩重构

  2. 针对多散射多传播路径的射频层析成像稀疏系统出现虚假目标影响图像重构的问题, 提出一种基于子空间追踪的自适应稀疏度重构方法。先根据目标信号自身特点动态调节稀疏度的起始值和步长逼近真实稀疏度, 再利用子空间追踪算法将多路径线性模型的衰减系数稀疏化处理, 并在重构过程中依靠稀疏度估计值更新支撑集, 重构目标图像。与其他重构算法相比, 该方法有效减少虚假目标对图像清晰度的影响, 实现稀疏度未知的层析图像清晰重构。仿真实验分析系统的重构匹配度和虚假目标出现概率, 比较射频传感器在有无噪声下算法的重构性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38713393

  1. 融合多层卷积特征自适应更新的目标跟踪算法

  2. 针对传统手工特征表达能力不足和滤波器模型存在误差累积的影响,提出一种融合多层卷积特征自适应更新的目标跟踪算法。该算法采用分层卷积神经网络提取图像特征,利用线性加权的方法融合多层卷积特征预测目标位置;利用多尺度下目标卷积特征确定目标最佳尺度;利用平均峰值相关能量评价目标响应的置信度,根据相邻两帧目标图像的帧差均值和位移评估目标的运动情况,根据预测位置可信度和目标图像外观变化,调整滤波器模型的学习率。在OTB-2013公开测试集上验证本算法性能,并与现有基于相关滤波的主流运动目标跟踪算法进行相比,实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38672739

  1. 多层递阶方法理论与应用的进展

  2. 多层递阶方法把非线性模型化成与之输入输出等价的多层线性模型, 并强调其模型参数的时 变性, 所以在解决预报问题方面取得了较好的效果。对这一方法的理论与应用研究的进展情况进行介 绍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：364544
    • 提供者：weixin_38570145
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