对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法,在复杂的杂波及噪声背景下,相比于流行的卡尔曼滤波,提高了目标的检测跟踪精度,对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。
上传时间: 2013-11-06
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感知机程序c语言编写,用于分类的算法,比较典型的神经网络算法
上传时间: 2015-05-11
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基于人工神经网络的数字音频水印算法。 提出了一种新的基于神经网络训练学习的数字音频水印算法,采用本算法在一段数字音频 数据中隐藏了一幅不可感知的二值图像.通过后向传播算法的神经网络训练出模板信号与嵌入了水印信号的音频之间的关系特征,由于神经网络具有学习和自适应的特性,通过训练后的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到音频中的水印数据.通过仿真实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性和抵抗常用的信号处理方法的处理的能力,特别是在水印检测时不需要原始的音频信号.
上传时间: 2016-02-25
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传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作为工作节点,同时关闭其他冗余节点.提出了一个数学模型,使得只要已知监测范围和节点感知半径的比值,就可以计算出达到服务质量期望所需要的节点数量.需要指出的是:与大部分研究覆盖的文献不同,该研究不基于节点的位置信息,因此可以极大地降低硬件成本,并且减少节点获得和维护位置信息的开销.模拟实验结果表明:在随机部署条件下,服务质量期望与实验所得到的实际覆盖度的误差不大于服务质量期望的2% 而对于相同的服务质量期望和实际覆盖度,计算所得的工作节点数量与实验所得的工作节点数量的误差小于计算数量的5%,这表明推导出的节点数量与服务质量期望之间的关系与模拟实验的结果相吻合.该结果可以广泛应用于传感器网络的节点部署、拓扑控制等领域中.
上传时间: 2016-04-29
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1.感知器对于线型可分问题的收敛性证明 2.用感知器对线型可分得问题进行分类 1)分三类的问题 2)一组10维数据的分类 3.用感知器对线型不可分的问题进行分类及 不能正确分类的原因证明 说明: 1.运行程序不仅能得到分类的结果,还能够得到网络性能分析的结果 2.matlab7.0下实现
上传时间: 2016-05-01
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神经网络模式识别,利用感知器和BP网进行模式识别的基本方法
上传时间: 2014-01-07
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神经网络理论与MATLAB7实现 书籍和源码打包在一起了. 分别介绍了几种比较重要的神经网络类型,包括感知器、线性网络和BP网络等,并介绍了这些网络的结构及学习算法,以及MATLAB的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面
上传时间: 2013-12-20
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利用灰色系统进行预测的几篇好论文: BP神经网络_灰色系统联合模型预测软基沉降量 非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用 股票投资价值灰色马尔可夫预测 股票投资价值灰色系统模型及应用 灰色关联神经网络模型在股指预测中的应用 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色神经网络预测模型的应用 灰色-神经网络综合预测模型
上传时间: 2014-12-05
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无线传感器网络(wireless sensor network , WSN)就是由部署在检测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信的方式形成的一个多跳得自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理检测区域的信息,并报告给基站[1]。
标签: wireless network sensor WSN
上传时间: 2014-01-07
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使用BP神经网络实现函数的逼近并附带着fig文件,还有一个简单的感知器
上传时间: 2014-01-02
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