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Kohonen神经网络算法的matlab实现
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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遥感影像镶嵌-黑边去除-提取有效区域矢量
遥感影像镶嵌-黑边去除-无效区域去除方法,提取有效区域矢量范围
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CCS for 6000教程.doc
【实例简介】第一章 CCS概述 1
1.1 CCS概述 1
1.2 代码生成工具 3
1.3 CCS集成开发环境 5
1.3.1 编辑源程序 5
1.3.2创建应用程序 6
1.3.3 调试应用程序 6
1.4 DSP/BIOS 插件 7
1.4.1 DSP/BIOS 配置 7
1.4.2 DSP/BIOS API 模块 8
1.5 硬件仿真和实时数据交换 10
1.6 第三方插件 13
1.7 CCS文件和变量 14
1.7.1安装文件夹 14
1.7.2文件扩展名 14
1.7.3环境变量 15
1.7.4增加DOS环境空间 16
第二章 开发一个简单的应用程序 17
2.1 创建工程文件 17
2.2 向工程添加文件 19
2.3 查看源代码 21
2.4 编译和运行程序 23
2.5 修改程序选项和纠正语法错误 24
2.6 使用断点和观察窗口 26
2.7 使用观察窗口观察STRUCTURE变量 28
2.8 测算源代码执行时间 29
2.9 进一步探索 31
2.10进一步学习 31
第三章 开发DSP/BIOS程序 32
3.1 创建配置文件 32
3.2 向工程添加DSP/BIOS文件 34
3.3 用CCS 测试 36
3.4 测算DSP/BIOS代码执行时间 38
3.5 进一步探索 40
3.6 进一步学习 40
第四章 算法和数据测试 41
4.1 打开和查看工程 41
4.2 查看源程序 43
4.3 为I/O文件增加探针断点 45
4.4 显示图形 47
4.5 执行程序和绘制图形 48
4.6 调节增益 50
4.7 观察范围外变量 51
4.8 使用GEL文件 53
4.9 调节和测试PROCESSING函数 54
4.10 进一步探索 56
4.11 进一步学习 57
第五章 程序调试 58
5.1 打开和查看工程 58
5.2 查看源程序 60
5.3 修改配置文件 63
5.4 用EXECUTION GRAPH查看任务执行情况 66
5.5 修改和查看LOAD值 67
5.6 分析任务的统计数据 70
5.7 增加STS显式测试 72
5.8 观察显式测试统计数据 73
5.9 进一步探索 75
5.10 进一步学习 75
第六章 实时分析 76
6.1 打开和查看工程 76
6.2 修改配置文件 77
6.3 查看源程序 79
6.4 使用RTDX控制修改运行时的LOAD值 81
6.5 修改软中断优先级 84
6.6 进一步探索 85
6.7 进一步学习 85
第七章 I/O 86
7.1 打开和查看工程 86
7.2 查看源程序 87
7.3 SIGNALPROG应用程序 90
7.4 运行应用程序 91
7.5 使用HST和PIP模块修改源程序 93
7.6 HST和PIP资料 96
7.7 在配置文件中增加通道和SWI 97
7.8 运行修改后的程序 100
7.9 进一步学习 100
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双门限语音端点检测 MATLAB程序 在使用时,新建一个M文件,调用此函数即可。
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本人负责写过好几个专利,这是本人写作过程中总结的发明专利的说明书的模板,可以说一看就懂,适合初写者。
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pso-rbf python实现
一种粒子群算法优化的rbf神经网络,python实现,这是一次课程作业
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