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搜索资源列表

  1. 一种特征词权重调整算法的研究

  2. 一种特征词权重调整算法的研究

  3. 所属分类：其它

  1. CNN算法中BP算法权重调整过程

  2. CNN算法中权重调整过程详细推导，文中详细的介绍了关于BP算法的推导过程，通俗易懂。

  3. 所属分类：机器学习

  1. 用于事件生成器的高维参数调整

  2. 蒙特卡洛事件发生器是理解LHC等粒子对撞机上的物理学的重要工具。 为了最好地预测各种各样的可观测物，基于精度数据优化事件生成器中的参数至关重要。 但是，许多参数的同时优化在计算上具有挑战性。 我们提出了一种算法，可以针对高维参数空间调整蒙特卡洛事件生成器。 为了实现这一点，我们首先在子空间中通过算法将参数空间分割，并使用二进制权重对子空间执行教授调整，以增强相关可观测对象的影响。 我们在理想条件下和实际示例中测试算法，包括调整事件生成器Herwig 7和Pythia 8以获得LEP可观察物。 此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：683008
    • 提供者：weixin_38704701

  1. 不确定群决策专家权重的新调整方法

  2. 不确定群决策专家权重的新调整方法，陈磊，唐五龙，对一类属性权重、专家权重和属性值为区间数的不确定多属性群决策的专家权重的调整问题进行研究，首先依据专家的具体判断能力，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-17
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38625098

  1. 局部通风机自调整模糊控制系统的研究

  2. 针对目前矿用局部通风机系统存在实时性弱、抗干扰能力差、精度低的问题,提出了一种基于自调整模糊控制技术的局部通风机变频控制方案;该系统采用神经网络计算出4个输入量的权重,在此基础上将4个二维自调整模糊控制子系统相交组成系统的控制器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_38628362

  1. 改进蝙蝠算法：1.增加权重系数 2.自适应调整频率 3.达到尝试次数后，解质量没有提高，则随机飞行.zip

  2. 改进蝙蝠算法：1.增加权重系数 2.自适应调整频率 3.达到尝试次数后，解质量没有提高，则随机飞行.zip

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-08-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：fengguo112

  1. 一种基于CBR的特征属性权重选取与自修正方法

  2. 提出了一种基于CBR的特征属性权重选取与自修正方法，即通过构建历史权重案例库和相似性检索得到与目标权重最相似的权重来完成权重的选取，并对相似权重与目标权重进行差异性分析，基于差异属性集对案例库进行聚类分析，再从聚类结果中检索出与相似权重最相近的权重，以实现权重的自修正。以突发大气环境污染事故案例推理为例，对该方法进行了试验，结果表明此方法能充分借鉴以往的特征属性权重分配经验，较好地解决了特殊环境下的复杂特征属性权重选取与调整问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38644688

  1. keras获得某一层或者某层权重的输出实例

  2. 一个例子： print("Loading vgg19 weights...") vgg_model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet') from_vgg = dict() # 因为模型定义中的layer的名字与原始vgg名字不同，所以需要调整 from_vgg['conv1_1'] = 'block1_conv1' from_vgg['conv1_2'] = 'block1_conv2'

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38585666

  1. 基于水平交叉和基于稳定性的CLPSO自适应惯性权重策略研究

  2. 本文研究了用于综合学习粒子群优化的水平交叉（HC）和基于稳定性的自适应惯性权重（SAIW）策略。 HC在两个不同的个人最佳职位的所有维度上应用算术交叉。 SAIW自适应地调整每个维度上每个粒子的惯性权重和加速度系数。 在各种基准功能上的实验结果表明，HC可以显着提高优化程序的收敛性能，而SAIW则不能。 结果还表明，HC和SAIW有待进一步改进。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：496640
    • 提供者：weixin_38653694

  1. 具有基于Delaunay三角剖分的权重调整的MOEA / D

  2. 具有基于Delaunay三角剖分的权重调整的MOEA / D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1015808
    • 提供者：weixin_38535428

  1. 基于信任评估带权重的动态秘密共享方案

  2. 已有的秘密共享方案中参与方权重固定不变,不能满足实际应用的问题。为此,基于信任评估模型,提出一种参与方权重可以动态变化的秘密共享方案。根据参与方的不同行为对其子秘密数量进行调整,并改变其秘密分享职能。在删除不诚实成员后可以加入新的成员,在不改变参与方共享秘密的条件下,可以先验式地更新参与方所拥有的秘密份额。分析结果表明,该方案是一个安全的、参与方权重以及子秘密可动态改变的秘密共享方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38626080

  1. 具有粘性价格的动态生产产出调整：均值博弈方法

  2. 本文提出了均值场的应用游戏以进行动态制作竞争。 我们首先介绍大量具有粘性价格的代理商（公司）的市场和调整费用。 每个代理商的成本函数具有状态权重不确定。 通过解决有限的最优控制服从一致均值场近似的问题，一组分散策略的获得，并进一步证明是电子纳什均衡。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38734492

  1. 案例推理分类器属性权重的内省学习调整方法

  2. 案例推理分类器属性权重的内省学习调整方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：317440
    • 提供者：weixin_38519849

  1. ISABoost：基于弱分类器内部结构调整的AdaBoost算法-基于ISABoost的场景分类应用

  2. AdaBoost算法通过自适应确定弱分类器的融合权重，将弱分类器融合为强分类器。 本文提出了一种通过调整弱分类器的内部结构的增强型AdaBoost算法（ISABoost）。 在传统的AdaBoost算法中，弱分类器一旦训练就不会改变。 在ISABoost中，弱分类器的内部结构会在确定融合权重之前进行调整。 ISABoost继承了AdaBoost算法的优势，可以将弱分类器融合为强分类器。 ISABoost给每个弱分类器第二次被调整为更强的机会。 调整后的弱分类器有助于对最困难的样本进行正确的分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：959488
    • 提供者：weixin_38535812

  1. 从零开始的神经网络：从零开始构建的神经网络，不使用机器学习库。 解决了我定义的分类问题，但可以进行调整以更加灵活。 该网络对测试数据的准确度达到了85％-源码

  2. Stratch的神经网络 这个项目是我从头开始创建的神经网络。 它在任何时候都不使用机器学习库。 在这种特定情况下，它解决了分类问题。 它创建了一个由数据点组成的随机3臂螺旋（想象一个二维图上的一堆数据点，看起来像是3臂的螺旋，有点像银河系），所有点都属于其中一个这些武器。 神经网络的工作是对每个点属于哪个分支进行分类。 这不是我自己的逻辑。 反向传播，神经元权重，损失函数，整流线性输出（relo.py）和优化器的数学也不是我的（显然是哈哈），但是它们的实现是。 该网络在独立测试数据上可达到85

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：20480
    • 提供者：weixin_42138139

  1. 光子脉冲神经元权重器件的研制

  2. 互连的光子脉冲神经元通过权重器件联系在一起, 为了实现神经网络的大规模计算, 权重器件的实现至关重要。利用微机电系统可调光衰减器(VOA), 研制了一种可以自动调节光子脉冲神经元的权重器件。该权重器件包括VOA、光电探测器、单片机、模数转换器、数模转换器和放大器等模块, 可以根据接收的光信号快速计算查表, 可对VOA的衰减值进行实时在线调整。该权重器件效率高, 且容易实现。该权重器件配合脉冲时间依赖的可塑性(STDP)光路使用, 可以实现光子脉冲神经元的STDP学习机制。当STDP曲线窗口高度为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38590738

  1. PINTO_model_zoo：一个共享TensorFlow Keras生成的经过训练的模型的调整结果的存储库。 训练后量化（权重量化，整数量化，完全整数量化，Float16量化），量化意识训练。 TensorFlow Lite。 Open

  2. PINTO_model_zoo 使用模型之前，请阅读每个文件夹正下方的LICENSE文件的内容。 我的模型转换脚本是根据MIT许可证发布的，但是源模型本身的许可证受提供者存储库的许可证约束。 共享Tensorflow生成的经过训练的模型的调整结果的存储库。 训练后量化（权重量化，整数量化，完全整数量化，Float16量化），量化意识训练。 我还尝试将其尽可能转换为OpenVINO的IR模型。 TensorFlow Lite，OpenVINO，CoreML，TensorFlow.js，TF-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：144703488
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 一种参数自适应调整和边界约束的粒子群算法

  2. 粒子群优化算法的核心思想是每个粒子根据自己和周围粒子的“信息共享”寻优，达到全空间搜索最优解的目的。收敛速度快，全局寻优能力强。针对基本粒子群算法寻优精度较低，结果易发散的缺点，提出了一种参数自适应调整和边界条件约束的粒子群算法，惯性权重，学习因子随着迭代过程线性递加或递减，从而在算法初期个体能搜索整个空间，后期能够朝着全局最优值收敛而找到全局最优值。同时设置粒子边界条件约束，保证算法寻优解的准确性。理论分析和数值仿真结果表明了所设计方法的高效性，在保证算法效率的前提下，有效地提高了算法的寻优精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：754688
    • 提供者：weixin_38690508

  1. 基于熵理论的多属性群决策专家权重的调整算法

  2. 研究多属性群决策中决策者权重的调整问题. 在得到决策者主观权重的基础上, 提出一种权重调整算法. 通过计算专家个体决策结果与群体决策结果的偏差量并结合熵理论求得专家的客观权重, 将其作为权重调整值, 进行决策者的权重调整. 计算调整后的决策结果, 并据此继续对权重进行调整. 通过反复调整, 直至计算出稳定的权重和决策结果. 最后通过算例表明了该方法的可行性与实用性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_38603704

  1. estweight_simulationstudy:“使用NHANES得出的倾向权重调整有偏抽样”中提供的仿真研究代码-源码

  2. estweight_simulationstudy “使用NHANES得出的倾向权重调整有偏抽样”中提供的仿真研究代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42180863
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