MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
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上传时间： 2022-06-10
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
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一、RFID简介1.1RFID概念RFID是Radio Frequency ldentification的缩写，即射频识别，常称为感应式电子晶片或近接卡、感应卡、非接触卡、电子标签、电子条码，等等。RFID技术是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。一套完整RFID系统由Reader与Transponder两部份组成，其动作原理为由Reader发射一特定频率之无限电波能量给Transponder，用以驱动Transponder电路将内部之IDCode送出，此时Reader便接收此IDCode。Transponder的特殊在于免用电池、免接触、免刷卡故不怕脏污，且晶片密码为世界唯一无法复制，安全性高、长寿命。RFID的应用非常广泛，目前典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理。RFID标签有两种：有源标签和无源标签。
上传时间： 2022-06-25
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智能材抖是20 世纪 90 年代迅速发展起来的一类新型复合材料，智能材针自发展以来所取得的成就及对各个领域的影响和渗透一直引人关注。智能材籵在现代医学领域可用于人造肌肉、人造皮肤、药物输送等；在军事领域可用于舰艇，以抑制噪声传播、提高潜艇和军舰的声隐身性能； 在日常生活方面可用于机动车辆以提高车辆的性能和乘坐的舒适度，可用于随心所欲 变换颜 色的住宅。随着介观层次上的表面和 界 面科 学的发展，尽管一些新的科学范式有待建立，但是已为跨越物理、化学、材籵科学等重大学科的交叉，以及纳术科技、生物技术和信息科学等新兴科学的抽合提供了有利时 机。进 入 21 世 纪 ，智能材朴体 系的内涵不断扩大 领域逐渐拓宽。突出的特点是基础研究和应用研究密切结令 仿生技术与纳米技术密切结合。例如，仿荷叶表面微 结构 和性 能的自清洁界面材叶 仿猫前爪垫功能和蜘蛛网柔顺结构及其性能的史为安全的轮胎、仿鲨鱼皮表面棱 纹微 结构 的低 能耗飞机 外 壳涂层、模仿 乌贼等动物的 变色机制制成的“智能玻璃”等。因此 ，智 能材朴的研究正受到各方面的 广泛关注，从 其 结构 的构思 ，也到智能材料的新制法等方 面都 在 积极开展研究。
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上传时间： 2022-07-08
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第1章 引 言产业界人士和观察家（甚至包括那些经过多年外层空间旅行刚刚返回这个世界的人）都已经很清楚，因特网（ I n t e r n e t）发展所达到的地位和其所产生的现象都不同于本世纪或上世纪所提出的任何一种技术。 I n t e r n e t的延伸和影响范围、有关 I n t e r n e t 出版物、以及包括美国在线（A O L）、美国电报电话公司（ AT & T）和微软公司等I n t e r n e t产业界的大量风险投资者，这一切都会使我们有一种纷繁迷乱的感觉。所有这些都是通过这样或那样的方式与 I n t e r n e t连接起来。I n t e r n e t也是Joe Sixpack和Fortune 1000这样的网站每天都关心、考虑和使用的唯一技术。或许I n t e r n e t是世界上少有的几个能够以相同的平等程度来对待每一个用户的实体组织之一。一个企业的首席执行官（ C E O）如果想给公司提供更好的网络服务保证，他必须建立一个专用网络。而在I n t e r n e t中，每一个人对网络的访问都是平等的。I n t e r n e t的发展并没有损害到那些在过去 1 5 0年中所发展起来的其他技术。的确，电话技术是相当重要的，它可以使我们能够在双方不见面的情况下通过声音与线路另一端的人通话。同样，汽车也改变了我们的生活，汽车的出现能够使我们在一天之内跨越更大的距离，而这个距离要比任何其他动物多出一个数量级。电灯、无线电和电视都曾经是改善我们日常生活的十分重要的技术，扩展了我们在非睡眠状态的时间，向我们传播各种信息，使我们享受更多的娱乐。我们已经在很大程度上解决了生存问题。大多数人的饭桌上有足够的食品、有温暖的住所，并且都有一个工作场所，可以每天早出晚归地工作。我们也可以不必被动地接收各种电视节目，而可以轻松地使用遥控器选择欣赏自己喜爱的频道。I n t e r n e t除了有把事情变得更好的能力外，也可能会把事情搞得更糟。在好的一方面，I n t e r n e t能够使我们在世界范围同人们进行对等通信；使我们能够访问那些存储在数以百万计的网络计算机上的几乎无限的大量信息。一些功能强大的搜索引擎能够使我们更加简单和迅速地实现对有用、有意义的信息资源的定位。不同阶段的商务活动，包括从最初的偶然兴趣直到成熟的采购定单等，都可以在 I n t e r n e t上完成。甚至于许多人已经开始幻想在将来的某天，I n t e r n e t能使我们不再需要每天早起去上班了。人们可以靠在枕头上使用一台膝上型计算机（或许将来可能出现的任何先进的计算机）通过拨接 I n t e r n e t对所有的商务活动和某些消遣娱乐进行管理和维护。在不利的一方面，I n t e r n e t也可能使我们成为有电子怪癖的人，使我们缺乏与其他人进行直接交流的能力。人们仅有的非睡眠时间都将被耗费在计算机的荧光屏前，不停地键入I n t e r n e t地址（U R L）或指向其他的超级链接。最令人不安的是，由于“等待回应（ W F R E，waiting for reply）”而浪费的时间是不可挽回的。 W F R E现象的出现是由于I n t e r n e t上太拥塞、太慢，以至于你的浏览器似乎进入了一个永久“等待回应”的状态。有时候它只是几秒钟的问题；另一些情况下可能是几分钟。你在 W F R E状态下盯着计算机荧光屏等待所花费的时间第一部分 概 述是相当大的，这些时间的总和可能会是一个令人吃惊的数字，其数量级或许是几个月甚至几年。我们所讨论的要点在于：1) Internet已经经历了巨大的增长过程，并且这种增长将会继续。2) 不论是居民用户或者是团体用户， I n t e r n e t都受到了同等的欢迎。对于后者， I n t e r n e t还意味着新的收入增长点。3) 一些实力很强并且有创造力的产业巨头正在致力于 I n t e r n e t的应用，以便为其企业自身及其消费者提供有利条件。无庸置疑，不论是偶尔对 I n t e r n e t的临时使用还是正式规范地应用I n t e r n e t，都将导致对I n t e r n e t更多的兴趣和广告宣传。与此同时，也将伴随着 I n t e r n e t应用和及其流量的成比例的增长。4) 目前I n t e r n e t的带宽和容量还是缺乏的，这导致了 I n t e r n e t上不稳定的响应时间和不可预知的性能。同时产生的问题是， I n t e r n e t是否有能力支持未来的、高带宽需求的、时延敏感的应用？或者说I n t e r n e t是否有能力支持居民对带宽容量的适度增长的需求？我们是如何进入了这样一个不稳定的状态呢？这个问题有若干答案，但其中没有一个是真正有权威性的解释，或许还有一些是可以根本不考虑的。首先， I n t e r n e t是其自身成功的一个受害者。每一天都有新的用户加入到 I n t e r n e t中，越来越多的人不停地使用浏览器通过一个We b站点搜寻他们所感兴趣的下一个 We b站点。由于访问 I n t e r n e t的价格仅是电话的市话费用附加一个适度的费率，因此并没有一个价格上的保护手段来防止某些浏览者对 I n t e r n e t资源的长时间占用。另一种资源的缺乏不一定是由于网络资源的不足引起的，而更大程度上是由于服务器的资源不足造成的。对某些服务器或服务器阵列来说，突发性的连接请求所引起的负荷和突发的频度可能大大超过了这些服务器的处理能力。这种突发的大量的连接请求一般发生在大量的客户试图同时访问同一个 We b服务器的时候。这个问题可以被认为是一个临时性的问题，因为服务器的供应商通常会不断地提供新型的内容服务器主机、负载平衡器、 We b缓存器等来使该问题得到缓解 。另一个问题是某些链路可能正好没有足够的带宽来支持业务所提供的流量负荷。这个问题的部分解决方案当然是增加更多的带宽；一些新的技术，如波分复用（ W D M）技术，似乎可以为用户提供几乎无限的带宽。所有这些我们上述所讨论的问题都是造成 I n t e r n e t及I n t r a n e t（I n t r a n e t是I n t e r n e t在企业范围内的一个著名的复制品）性能极其不稳定的重要因素。在这些问题中，有很多都已经被研究清楚了；虽然其中有些诸如价格等问题是不可能在一夜之间得到解决的，但是我们至少已经知道解决方案是存在的，并且可以在不久的将来得到应用。然而，有关I n t e r n e t性能和基于I P协议进行网络互连的最基本问题，很大程度上还在于基本 I P路由转发处理过程和该功能的实现平台。
标签： ip交换技术
上传时间： 2022-07-27
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