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搜索资源列表

  1. 计算机人工智能实验报告

  2. 人工智能及其应用 1 实验报告 1 实验一 产生式系统实验群 3 一、实验目的： 3 二、实验原理: 3 三、实验条件： 4 四、实验内容： 4 五、实验步骤： 4 实验二 搜索策略实验群搜索策略: 7 一、实验目的： 7 二、实验原理: 7 三、实验条件： 7 四、实验内容： 7 五、实验步骤： 8 六：实验过程： 8 七、A*算法流程图： 19 八、实验结论： 20 实验三 神经网络实验群 21 一、实验目的： 21 二、实验原理: 21 三、实验条件： 21 四、实验内容： 21 五、实

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hpp001

  1. vc系统开发代码精粹.part01

  2. 本书精选了40多个综合性实例，详细介绍了基于Visual C++的程序开发技巧和方法，内容涵盖了Visual C++的系统编程、界面编程、多媒体编程、数字图像编程、网络通信编程以及数据库/MIS开发等许多热门领域。 　　每个实例都按照设计思路、编程原理以及实例详解3个步骤进行解说，尤其是对每个实例的原理都进行了详细地说明，对实例的源代码进行了注释。同时在本书的光盘中赠送了大量非常有价值的实例源代码。通过本书的学习，读者可以非常容易地理解并掌握Visual C++开发的核心技术，并根据自身需要进

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-06-12
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：wyx_sky

  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况，较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论，总结常见的改进的粒子群优化算法。其

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. 神经网络流程图

  2. 神经网络流程图

  3. 所属分类：bada

    • 发布日期：2014-06-29
    • 文件大小：26624
    • 提供者：dkdkdkk

  1. 基于神经网络的数字识别系统

  2. 基于神经网络的数字识别系统 包括 可执行文件 源码 详细的说明文档（包括流程图具体解析等等）

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-01-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：tjq_1987

  1. 卷积神经网络的训练流程图

  2. 所用的方法是梯度下降（Gradient descent）：通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动，来降低loss。一次移动多少是由学习速率（learning rate）来控制的。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：16384
    • 提供者：sinat_41138310

  1. 人工神经网络学习流程图

  2. 人工神经网络学习流程图

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cai123min

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：274432
    • 提供者：suiyu_eran

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统

  2. 提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,并给出了安全预测系统的运行流程图和各部分的设计方法。根据算例采用MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该系统可以实现对敏感数据的提取和处理,可实现对煤矿安全的准确预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38500709

  1. Handwritten-Text-Recognition-and-Translation-System-源码

  2. 项目说明 该项目是一个脱机手写文本识别（HTR）系统，可将扫描图像中包含的印地语字符或英语单词转换为数字文本，并在网页中显示输出。除了转录外，还使用python API将文本从北印度语译成英语，反之亦然。 为了完成上述转录任务，使用了两个主要方法：直接对单词进行分类和字符分割。 对于前者，卷积神经网络（CNN）与各种体系结构一起使用，可以训练可以准确分类单词的模型。对于后者，使用长短期记忆网络（LSTM）进行卷积以构造每个字符的边界框。然后将分割后的字符传递到CNN进行分类，然后根据分类和分割的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42119866

  1. ai-system-lab-源码

  2. 实验1-框架及工具入门示例 实验目的 了解深度学习框架及工作流程（深度学习工作量） 了解在不同硬件和批大小（batch_size）条件下，张量运算产生的剩余 实验环境 PyTorch == 1.5.0 TensorFlow> = 1.15.0 【任选环境】带CUDA 10.0的单机Nvidia GPU 实验原理 通过在深度学习框架上调试和运行样例程序，观察不同配置下的运行结果，了解深度学习系统的工作流程。 实验内容 实验流程图 具体步骤 按装依赖包。PyTorch== 1.5，Tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42107561

  1. 基于PSO-BP神经网络的PID控制器参数优化方法

  2. 针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38570296

  1. Tensorboard可视化好帮手1

  2. 学会用Tensorflow自带的tensorboard去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学习理解方式. 用最直观的流程图告诉你你的神经网络是长怎样,有助于你发现编程中间的问题和疑问. 好，我们开始吧。这次我们会介绍如何可视化神经网络。因为很多时候我们都是做好了一个神经网络，但是没有一个图像可以展示给大家看。这一节会介绍一个TensorFlow的可视化工具 —tensorboard:)通过使用这个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：130048
    • 提供者：weixin_38663595