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MultiUse COM object that can be used to administer, send and retrieve mail by Shawn Anderson -MultiUse COM object that can be used to administer, send and retrieve mail by Shawn Anderson

坛Simulink物理建模板块发表的帖子:隔离型双向全桥DCDC谐振变换器... 我的已经仿真可以了,变压器有点问题,PWM正确的移相发生器我已经(Altar Simulink physics modeling board posted post: isolated two-way full bridge DCDC Resonant Converter... My simulation has been possible, the transformer has some problems, PWM correct phase shift generator, I have)

PSO算法，即粒子群优化算法Matlab程序，附详细说明(PSO Particle swarm optimization algorithm)

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神经网络matlab源程序，RBF网络的。(Matlab source neural network, RBF network.)

完成了EPON上行数据的传输，实现了动态带宽分配算法(this file complete a basic upstream data transmission of EPON MAC protocol. )

RNN 学习代码，没有借助框架，纯代码实现(This is a RNN demo tutorial, rely on no framework like TF, just write with basic python language)

根据鸽群的迁徙特性，开发的新的算法，通过对比，发现比PSO具有更快的收敛速度。(According to the flock of migratory characteristics, the development of new algorithms, by contrast, found that more than PSO has a faster convergence.)

窗口方式下域名解析，DNS域名解析系统。(Window mode, DNS, DNS domain name system.)

隐层节点数的确定是神经网络设计中非常重要的一个环节，一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。但对于有限个输入到输出的映射，并不需要无限个隐层节点，这就涉及到如何选择隐层节点数的问题，而这一问题的复杂性，使得至今为止尚未找到一个很好的解析式，隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行试验来确定。一般认为，隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。而且，隐层节点数过少，则无法产生足够的连接权组合数来满足若干样本的学习；隐层节点数过多，则学习以后网络的泛化能力变差。确定隐层的节点数有如下几种方法： 1）如果要求逼近的样函数变化剧烈、波动很大，则要求可调整地连接权数多，从而隐层的节点数也应该多一些； 2）如果规定的逼近精度高，则隐含层单元数也应该多一些； 3）可考虑开始时放入较少的隐含层单元，根据以后的学习情况逐渐增加；或一开始就加入足够多的隐层节点，通过学习把不太起作用的连接权和隐层节点删去