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  1. Windows 系统错误代码简单分析

  2. Microsoft Windows 系统错误代码简单分析:   0000 操作已成功完成。   0001 错误的函数。   0002 系统找不到指定的文件。   0003 系统找不到指定的路径。   0004 系统无法打开文件。   0005 拒绝访问。   0006 句柄无效。   0007 存储区控制块已损坏。   0008 可用的存储区不足, 无法执行该命令。   0009 存储区控制块地址无效。   0010 环境错误。   0011 试图使用不正确的格式加载程序。   0012 访问
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-04-14
    • 文件大小:38912
    • 提供者:li12322200
  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:wangjunhui1984
  1. 深太极系统更新&发布工具(二合一)功能版

  2. 使用说明: 升级配置: 程序现在加入了自动升级功能只需要配置qupdater.ini里ListURL的路径 内网地址使用 http://192.9.206.212:9090/TJSP-SoftUpdatecs/qupdater.xml 外网地址使用 http://112.95.149.106:9090/TJSP-SoftUpdatecs/qupdater.xml 使用环境: 使用需要安装framework4.0环境。 推荐framework4.0下载地址:http://www.microsof
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2011-10-11
    • 文件大小:1015808
    • 提供者:rjzou2006
  1. 米特物业管理系统

  2. 米特物业管理系统简介 http://leek.139.com/article/828587.html 米特物业管理系统可以做为单机版使用,也可以在小范围内以客户机和服务器的形式做为网络版使用,主要提供给独立小区的物业管理部门或中小城市的行业管理部门进行智能收费管理。 一、 米特物业管理系统具有以下特点: l 可使用个人识别卡对操作员进行管理:操作员在登录和可使用管理系统时必须使用个人识别卡进行安全认证,通过后才能进入和使用管理系统,并且有相应的工作日志记录操作员所进行的所有操作。并且可以实现对
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2007-02-14
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:leek
  1. 米特物业管理系统V6.20.57安装

  2. 此版本修正了: 1.初始数据库添加用户信息的BUG 米特物业管理系统简介 http://leek.139.com/article/828587.html 米特物业管理系统可以做为单机版使用,也可以在小范围内以客户机和服务器的形式做为网络版使用,主要提供给独立小区的物业管理部门或中小城市的行业管理部门进行智能收费管理。 一、 米特物业管理系统具有以下特点: l 可使用个人识别卡对操作员进行管理:操作员在登录和可使用管理系统时必须使用个人识别卡进行安全认证,通过后才能进入和使用管理系统,并且有相应
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2007-03-12
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:leek
  1. 具有二进制值输出和通信通道的FIR系统的递归识别

  2. 具有二进制值输出和通信通道的FIR系统的递归识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:794624
    • 提供者:weixin_38725950
  1. 基于二值观测值的FIR系统识别的递归投影算法

  2. 基于二值观测值的FIR系统识别的递归投影算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:506880
    • 提供者:weixin_38708461
  1. computation-thru-dynamics:通过动力学系统了解人工和生物递归网络中的计算-源码

  2. 动力学计算 该存储库包含许多子项目,这些子项目与人工和生物神经系统中的计算和动力学的互连有关。 这不是官方支持的Google产品。 先决条件 该代码被编写为与Python 3兼容。您还将需要: JAX版本0.1.75或更高版本()- JAX lib最新版本(与JAX一起安装) NumPy,SciPy,Matplotlib ( ,包含所有这些) h5py () GPU -XLA将这些示例缓慢地编译到CPU,因此最好现在使用GPU。 与情绪分析中的递归网络如何实现上下文处理相关的玩具模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:weixin_42110038
  1. 具有线性状态空间子系统的维纳非线性系统的递归辨识算法

  2. 本文解决了线性子系统为可观测状态空间模型的维纳非线性系统的递归辨识问题。 利用最大似然原理和递归辨识技术,开发了一种未知参数与系统状态交互估计的递归最大似然辨识算法。 与已开发的递归最大似然算法相比,还提出了一种递归广义最小二乘算法来识别这种维纳系统。 通过两个示例验证了所开发算法的性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:881664
    • 提供者:weixin_38672940
  1. 基于加权最小二乘的PWARX系统子模型的递归参数识别

  2. 基于加权最小二乘的PWARX系统子模型的递归参数识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:443392
    • 提供者:weixin_38705699
  1. 递归识别NARX系统的新结果

  2. 考虑外源输入(NARX)yk + 1 = f(yk,。。,yk + 1-p0,uk,...,uk + 1-q0)+εk+ 1的非线性自回归系统的递归辨识纸。 继续同一工作作者的主题,本文涵盖了更大的一类系统,使用了较少的限制条件, 并提供更深入的结果。 具体来说,首先,通过削弱对f(·) 系统已经大大扩展,例如,它现在将Hammerstein系统作为一个特殊的系统案子。 其次,已删除了以前对该功能施加的技术条件系数表示不变测度的收敛速度。 第三,不仅强大已经建立了一致性,而且估计的收敛速度也已经
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38570406
  1. Hammerstein系统的自适应跟踪和递归识别

  2. 基于加权最小二乘(WL-S)的自适应跟踪器被设计用于大量Hammerstein系统。 可以证明,跟踪误差被渐近地最小化。 结合减少的激励技术,可以同时实现跟踪误差的最小化和系统参数估计值的强一致性。 给出了算例,仿真结果与理论分析吻合。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38732811
  1. EIV ARMAX系统的递归识别

  2. 多元ARMAX系统A(z)y(k)= B(z)u(k)+ C(z)w(k)的输入u(k)和输出y(k)带有噪声:u( k)(ob)(Delta)在u(k)+ epsilon(u)(k)下加倍,而y(k)(ob)(Delta)在bar y(k)+ epsilon(y)(k)下加倍,其中epsilon(u)(k)和epsilon(y)(k)表示观察噪声。 这种系统称为变量误差(EIV)系统。 本文提出了一种基于观测的递归算法,用于估计A(z),B(z),C(z)的系数以及w(k)的协方差矩阵Rw,而
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:466944
    • 提供者:weixin_38623442
  1. 递归系统识别

  2. 系统识别中的大多数现有方法,可能存在以下例外线性系统的代码本质上是离线的,因此是非递归的。 这篇报告演示了递归系统识别的最新进展。 递归标识阳离子算法不仅针对线性系统(多元ARMAX系统)提出但也适用于非线性系统,例如Hammerstein和Wiener系统,以及非线性ARX系统。 算法生成的估算值可以在线更新并随着时间趋于无穷大,真实值会收敛。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:269312
    • 提供者:weixin_38678255
  1. 基于随机近似算法的非线性ARX系统的递归辨识

  2. 非参数的识别用于与由 + 非线性自回归系统考虑+1。 首先,引入 然后提出了基于核函数的具有扩展截断的随机逼近算法(SAAWET)来递归地估计值。   在任意给定的φ*Δ/ = [ (1) ,..., ( 0 ), (1) ,..., ( 0 )] τ时   ∈   R 2 0 。 结果表明,该估计以概率一收敛到真实值。 在建立估计的强一致性时,与NARX系统相关的马尔可夫链的属性起着重要作用。 数值算例表明,仿真结果与理论分析吻合。 本文的目的不仅是为所考虑的问题提供具体的解决方案,而且还为非
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:670720
    • 提供者:weixin_38699593
  1. MIMO Hammerstein系统的递归识别

  2. 本技术说明考虑了递归标识具有多输入多输出(MIMO)Hammerstein系统内部噪声和观察噪声,线性部分为ARX 系统。 借助广义的Yule-Walker方程和系统信号的相关性,提出了递归算法估计线性子系统的未知系数,而系统使用多变量核递归估计非线性功能。 在合理的条件下证明了估计值的强一致性条件,并提供一个仿真示例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:637952
    • 提供者:weixin_38638688
  1. HandwritingRecognitionSystem:基于深度卷积递归神经网络架构的手写识别系统-源码

  2. 手写识别系统 该存储库是手写识别系统的Tensorflow实现,在的手写识别中介绍了该方法。 如果您在研究论文中使用此代码,请引用该论文。 该代码是免费的,供学术和研究使用。 将该代码用于商业用途,请联系 。 为了帮助运行系统,添加示例图像。 组态 常规配置可以在config.py中找到 CNN特定的架构配置可以在cnn.py中找到 训练 python train.py 这将生成一个文本日志文件和一个Tensorflow摘要。 解码 python test.py 这将为每个图像生成行转录。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42130862
  1. 使用递归神经网络RNN-LSTM和智能手机上的Tensorflow进行人类活动识别:这是我的硕士项目,我使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集来构建机器学习模型,可使用智能手机加速计,Tensorflow框架,递归神经网络和多个

  2. 在智能手机上使用递归神经网络(RNN),LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目,其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集为端到端系统构建机器学习模型,以使用智能手机加速度计,Tensorflow框架,递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元(LSTM)堆栈,用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后,将其保存并导出到android应用程序,并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测,以使用文本语音API讲出结果。 处理: 清理并
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:158334976
    • 提供者:weixin_42100032
  1. uis-rnn:这是无界交织状态递归神经网络(UIS-RNN)算法的库,对应于论文《完全监督的说话者歧视》-源码

  2. 统计研究所 总览 这是无界交错状态递归神经网络(UIS-RNN)算法的库。 UIS-RNN通过学习示例解决了对顺序数据进行分段和聚类的问题。 该算法最初是在。 这项工作已经由进行了介绍。 免责声明 由于依赖于某些内部库,因此这种开源实现与我们在用于生成结果的内部实现略有不同。 我们无法共享本文中使用的说话人识别系统( )的数据,代码或模型,因为说话人识别系统严重依赖于Google的内部基础架构和专有数据。 该库不是Google的官方产品。 我们欢迎社区对文件夹的贡献()。 但是我们对任
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:112197632
    • 提供者:weixin_42131728
  1. 批处理的受限二维递归最小二乘模型辨识

  2. 递归系统识别由于其易于在线实现和计算效率而被广泛用于许多高级过程控制中,例如自适应控制和模型预测控制(MPC)。 提出了一种新颖的具有软约束的二维递归最小二乘辨识方法(2D-CRLS)。 该方法不仅可以从批次中的时间方向,而且可以沿批次使用信息,从而提高识别性能。 Asoft约束项被包含在成本函数中,以减少估计参数的变化。 权重矩阵的界已被确立为本文中充分的一致性条件,同时还提出了权重选择的实用指南。 基于注射成型实验数据的结果表明,该方法优于基于递归最小二乘的常规识别方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663701
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