二维聚类数据集

【实例简介】这套国际知名教材中译本系列所选书目的范围，限于信息技术和电气工程学科所属各专业的技术基础课和主要专业课，教材原版本除了选自《国际知名大学原版教材—信息技术学科与电气工程学科系列》外，还将精选其他具有较大影响的国外知名的相关领域教材或教学参考书，教材内容适用于作为我国普通高等院校相应课程的教材或主要教学参考书。 阵列信号处理是近30年以来迅速发展的一个领域，在雷达、声纳、通信、电子对抗、地震信号处理、语音信号处理、射电天文等领域得到广泛应用，并逐渐成为众多应用领域中的核心技术和主要发展方向??如雷达中的相控阵技术、通信中的智能天线阵列技术、电子对抗中的超分辨率测向技术以及语音信号处理中的麦克风阵列技术等。 本书内容非常丰富，既包含了经典的阵列设计和空时随机过程分析的理论。也包含了近十年来在自适应阵列处理领域内自适应波束形成、波达方向估计(DOA)和空间谱估计方面的各种新的理论、算法和技术。作者结合多年的教学和撰写教材的经验，在内容选材上做到结构完整，脉络清晰。作者在每一章后面都为读者精心提供了很多习题。这些习题一方面可以帮助读者加强对基本概念的理解，另一方面也可以帮助读者开拓视野，了解相关问题的进一步研究方向。 中译本由清华大学资深研究人员及教师担任翻译工作。

This repository contains most of classic deep reinforcement learning algorithms, including - DQN, DDPG, A3C, PPO, TRPO. (More algorithms are still in progress)

Labview的FM调制解调仿真代码，网上下的，传上来和大家分享。

本程序适合地形起伏不大的方形方格网法土方量计算，使用前请先在matlab中建立A矩阵并标定方格点的高程，比较适合大学生解决土方量计算时的繁琐计算。属于土木工程施工问题

Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。

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