表面粗糙度是机械加工工艺中主要的技术参数， 对零件质量和产品性能有着极为重要的影响。 以加工表面粗糙度与切削用量三要素的关系为对象， 采用正交试验方法， 利用立方氮化硼刀具对冷作模具钢 Cr12MoV 进行硬态干式车削试验，测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值，并应用人工智能神经网络方 法建立了加工表面粗糙度预测模型。结果表明，该预测模型具有很好的预测精度， 其最大误差不超过 5% 。模 型可以对不同切削速度、 进给量和切削深度参数组合下加工后的表面粗糙度进行预测，对干式硬车条件下的切 削用量选择和零件表面质量的控制具有重要指导意义。
上传时间： 2016-03-20
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RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间： 2016-05-19
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RBF神经网络用于预测模型，可以进行诸如交通流预测！
上传时间： 2016-06-20
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网络通信安全已上升至我们国家的战略高度，不论是互联网还是大数据云计 算时代， 一直都是被关注的热点。 安全套接字层 SSL 协议是目前使用最广泛的传 输层安全通信协议， 为应用数据安全传输提供保障， 在电子政务与电子商务等领 域发挥极其重要的作用， 但采用传统密码算法的 SSL 协议满足不了我国商业密码 应用的需求，面对日益严峻的安全形势， 国家密码管理局发布了国密商用 SM 系 列算法，并且还制定了《国密 SSL VPN 技术规范》来指导国密 SSL VPN 的研发。
上传时间： 2018-01-17
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神经网络对非线性函数的拟合可以拓展到神经网络对非线性系统模型的逼近
上传时间： 2019-04-24
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matlab，PSO-RBF神经网络的训练模型，可以参考学习
上传时间： 2019-12-03
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电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好，但当前技术尚不成熟。 工作原理：蓄电池——电流——电力调节器——电动机——动力传动系统——驱动汽车行驶（Road),本模型为其的简易模型
上传时间： 2019-12-16
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深度学习，神经网络，卷积神经网络 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上传时间： 2020-01-02
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网络模型的matlab实现(包括随机网络、小世界网络、无标度网络、以及拓扑性质计算程序)
上传时间： 2020-03-16
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不同于传统秘钥加密技术，无线物理层安全理论技术是根据主窃信道传输速率的差值等特征信息来从信息论的角度降低窃听者获取的有用信息量。 在理想的窃听信道模型中，只要保密容量(主窃听信道容量差)大于0，系统就可以达到保密通信。%在引入信号衰落之后，保密通信只以一定的概率实现。 本文通过建立中断概率模型来对通信系统的保密性进行仿真。 本文主要研究性能中的保密速率和主窃信道信噪比这两个指标。在系统所需保密速率是定值的条件下，主窃信道信噪比之差越低，通信的保密性越好。通过采用MIMO技术中的波速成形技术，合法信道中的信道容量可以被大幅度提高，进而大幅度降低中断概率。环形干扰技术不仅可以降低窃听信道信噪比，而且对主信道的传输速率不会产生负面影响。经过使用Alamouti编码技术，可以很好的解决由于天线数量增多而导致译码复杂度增加的问题。
上传时间： 2020-03-17
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