linux物理页面组织
上传时间： 2015-02-16
上传用户：xaijhqx
自组织 Kohonen 映射程序，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：hn891122
从全新的角度阐述Java程序的异常处理、编码规则和组织结构、内存管理、面向对象的设计与实现、性能调整
上传时间： 2014-01-09
上传用户：maizezhen
尝试使用有意义的结构与组织，并写得清楚些。请记住许多 HOWTOs 的读者并非以英文作为母语的。 如果你在写一份 HOWTO，你必须 使用 SGML-Tools 工具，可从 http://www.xs4all.nl/~cg/sgmltools/取得。
标签：
上传时间： 2015-03-15
上传用户：eclipse
JR 公共类库 －－Java研究组织开源子项目 本项目的发起的初衷是丰富和完善java的类库，我们希望通过大家的共同努力减少很多不必要的重复劳动，也希望能让更多的初学者更容易的使用java进行开发。对于参与本项目的人，我们希望在相互合作的过程中共同的提高自己的能力，对于关注本项目的人，我们希望您能从我们的劳动成果中获益，也希望您能加入我们的行列。让我们一起行动，使我们的开发更容易，使我们的程序更多彩！
上传时间： 2013-12-17
上传用户：zhliu007
自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~
上传时间： 2014-01-06
上传用户：ghostparker
开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
标签： Self-Organizing feature Matlab Map
上传时间： 2015-03-19
上传用户：杜莹12345
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
上传时间： 2015-03-22
上传用户：450976175
LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类中局部进行。
上传时间： 2014-05-26
上传用户：yangbo69
本书的内容组织、讲授方法、选用示例和附带练习都别具特色。作者Bruce Eckel根据多年教学实践中发现的问题，通过简练的示例和叙述，阐明了在学习Java中特别容易混淆的诸多概念。与前一版相比，本书不但新增了Java 2的语言特性，还根据语言的演变作出了彻底的更新，其中最主要的改变是第9章的群集。 本书被多家权威机构评为最佳Java书籍，适合作为各个层次的Java程序员阅读，也可以作为高等院校面向对象程序设计语言及Java语言的教材。
上传时间： 2013-12-17
上传用户：dsgkjgkjg
