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搜索资源列表

  1. 基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

  2. 针对由于驾驶行为的不确定性, 难以建立精确的车辆跟驰模型的问题, 应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型, 改进了基于最近邻聚类的网络学习算法, 并利用跟驰数据对模型进行了验证Z 结果表明, 该网络模型与多层前馈网络模型相比, 结构简单, 训练时间短, 精度高, 适宜在线进行实时预测

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-29
    • 文件大小：205824
    • 提供者：timeme

  1. 大学生网络学习行为研究及其分析系统的设计与实现

  2. 大学生网络学习行为研究及其分析系统的设计与实现，需下载CAJViewer 阅读器

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：gk30000

  1. 人工神经网络应用系统体系

  2. 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 　　神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面： 　　（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 　　（2）建立理论模型。根据生物原型的研究

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-26
    • 文件大小：300032
    • 提供者：hs3712993

  1. 基于无线传感器网络的行为识别与目标定位研究

  2. 传感器技术、无线通讯技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、微电子技术等领域的进步及相互结合，推动了无线传感器网络的快速发展。无线传感 器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界连接起来，改变了人类与环境的 交互方式，提供了利用逻辑信息来表述客观世界的一种有效的、便捷的方法。目 前，无线传感器网络已经广泛地应用于环境智能、环境监控、工业制造、交通运 输、军事工程等众多领域。 作为无线传感器网络的一个重要应用领域，环境智能泛指能感知到用户的存 在并为其提供智能化服务的电子环境和系统。环境智能的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：mykensington

  1. E_learning环境下的网络学习行为研究.pdf

  2. E_learning环境下的网络学习行为研究 主要讲述E_learning相关知识

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-09
    • 文件大小：95232
    • 提供者：lengzhenxing

  1. Q_学习及其在智能机器人局部路径规划中的应用研究

  2. 强化学习一词来自于行为心理学, 这门学科把行为学习看成反复试验的过程, 从而把环境状态映射成相 应的动作. 在设计智能机器人过程中, 如何来实现行为主义的思想、在与环境的交互中学习行为动作? 文中把机器 人在未知环境中为躲避障碍所采取的动作看作一种行为, 采用强化学习方法来实现智能机器人避碰行为学习. Q 2 学习算法是类似于动态规划的一种强化学习方法, 文中在介绍了Q 2学习的基本算法之后, 提出了具有竞争思想和 自组织机制的Q 2学习神经网络学习算法; 然后研究了该算法在智能机器人局部路径

  3. 所属分类：游戏开发

    • 发布日期：2012-02-22
    • 文件大小：282624
    • 提供者：zhouzhp

  1. 神经网络课件

  2. 神经网络是一门交叉学科 – 神经科学： 探索人脑的生理结构，即生物神经网络原型的研 究 – 认知科学： 偏重于人脑思维机制的研究，为人工神经网络模 型奠定背景知识和提供仿生依据。 – 物理学： 重点研究人工神经网络的动态行为及特性，包括 – 数学： 数学或物理模型、收敛性、稳定性、容错性、非 – 计算机科学：线性动力学复杂性、人工神经网络学习算法、软 – 微电子学： 件和硬件实现技术、神经计算机体系结构等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xfdxcy

  1. Java版神经网络

  2. java神经网络，一个学习行为的模拟案例

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-12-14
    • 文件大小：158720
    • 提供者：anyingai

  1. 远程开放教育环境下学生网络学习行为的分析和研究

  2. 调查内容包括远程开放教育学习者的个体情况、学习动机、新知识的学习方式以及效果、疑惑问题的解决方式以及效果、作业的完成和批改情况以及效果、自测和考试系统以及效果、网络学习行为的新特征以及优势等方面，具体包括：

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：463872
    • 提供者：victorywkhy

  1. _系统聚类法在网络学习行为分析中的应用研究

  2. 网络对人类的学习方式已经产生了巨大影响，网络学习在今后的教育变革中将会是一个必然 的趋势。尽管网络学习地位日趋显赫，但网络学习也将同时面临种种问题和挑战。如何针对网络学习行为 相关数据有效地开展网络学习行为分析就是目前面临的一大挑战，本研究从统计学角度，提出将系统聚类 分析方法运用在网络学习行为分析上，以期挑选出具有相似学习行为特征的学习者，为开展个性化教学和 协作式教学提供充分的依据，最终实现网络学习更好的发展。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-16
    • 文件大小：400384
    • 提供者：qq_42098340

  1. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记

  2. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记 Machine Learning(机器学习 机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习个人笔记完整版（附数学公式）v5.28

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u014793454

  1. 网络异常行为检测技术研究.pdf

  2. 近年来，网络技术高速发展使得网络成为人们日常生活中不能缺少的。然而，固然网 络给用户带来了方便，然则针对网络的攻击也越来越多。虽然很多组织机构和政府企业已 建立起相对安全的保护机制，但是攻击手段也越来越呈现多样化，而且后果也越来越严重。 在这样的背景下，针对网络异常行为的检测研究也渐渐发展起来。本文在研究学习了目前 比较成熟的若干网络异常行为检测技术后，发现目前网络异常行为检测的技术还有些方面 考虑比较片面，检测的焦点集中于用户行为，没有全面地分析所有网络行为模式。而且， 用户易受周围环境的影响

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43977912

  1. 深度学习及其在煤矿安全领域的应用

  2. 深度学习作为最近兴起的多层神经网络学习算法,凭借其优异的表现,迅速成为各个领域研究的热点话题。为引起更多从事煤矿安全领域的研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动深度学习在煤矿安全领域的应用,详细阐述了近几年深度学习在图像识别和声音识别等方面所取得的进展及其应用领域,分析了煤矿中矿工的不安全行为和状态监测以及机械设备的故障检测两方面存在的问题,并针对相应问题分别利用图像识别和声音识别2种方法提出了模型的训练流程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：657408
    • 提供者：weixin_38546608

  1. 网络异常行为检测综述

  2. 网络异常行为检测综述，王雪宁，李小勇，本文总结了基于机器学习和深度学习的网络异常行为检测算法，包括决策树（DT）、贝叶斯分类、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_38704386

  1. XX公司网络工程师行为标准

  2. 整理发布的XX公司网络工程师行为标准致力于为大家学习、参考、借鉴、分享，喜欢XX公司网络工程...该文档为XX公司网络工程师行为标准，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_38720009

  1. 基于主题模型的网络异常行为分类学习方法研究

  2. 基于主题模型的网络异常行为分类学习方法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：390144
    • 提供者：weixin_38621272

  1.  基于SOM网络的远程教育学习行为分析模型

  2. 远程教育学习者学习行为分析有利于正确把握学习者学习行为特点，为学生提供针对性、个性化的指导和服务。根据混合学习理论、分类教学思想和远程教育实践，提出了远程教育学习行为分析指标体系。将SOM网络引入学习行为分析，构建了复杂因素的学习行为智能分析模型，解决了数据分析中多维向量的有效聚类的难题。实例验证表明，模型能够较好的实现对学习行为的分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：942080
    • 提供者：weixin_38623442

  1. 基于统计学习的网络异常行为检测技术

  2. 高级持续性威胁（APT）已经成为企业级安全用户的首要安全威胁。传统基于特征检测、边界防护的安全防范措施在应对APT攻击时存在不足。为此，介绍了网络异常行为检测方法的现状；分析了基于统计学习的检测方法的技术路线和体系架构，并以命令控制通道、获取行为等APT攻击中的典型环节为例，介绍了相关的参数提取和统计分析建模方法；总结了基于大数据的异常行为检测的特点，并指出了后续研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38739101

  1. 基于DPI的LTE网络用户行为感知系统的设计与实现

  2. 摘要：针对电信运营商越发迫切的智能管道需求，提出了一种具有自学习功能的移动互联网用户行为感知系统的解决方案。本方案针对传统监测系统用户感知度低、统计能力不足等缺点，对现行LTE网络S1接口用户面协议进行分析，并结合当前互联网主流的行为分析技术——深度分组检测（DPI）技术和聚类爬虫技术的优势，实现了以协议解码、业务呼叫/事务详细记录（xDR）合成为基础的LTE网络用户行为精准分析。本系统经现网数据验证，能达到既定目标，对满足智能管道的需求具有一定的指导价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38663973
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