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1.
物流中心选址算法改进及其Hopfield神经网络设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析物流中心选址传统算法的基础上,引入一种新的选址模型,该模型能减少决策变量和约束条件的个数.利用该模型设计了一种Hopfield神经网络,将约束合并进网络结构从而将罚函数从能量函数中消除,使得网络的运行时间显著降低.为物流中心选址优化提供了一种新的方法.  相似文献   
2.
作者主要介绍一种基于“陷门收缩”原理的公钥算法,给出了私有密钥的构造方法,并对密码长度、保密强度进行了分析。  相似文献   
3.
针对BP神经网络在高维数据分类中存在训练时间长的缺点,提出一种新的多神经网络分类模型,该模型采用自组织特征映射(SOFM)网络对训练样本集进行无监督聚类,通过优化竞争层神经元权值,并以此训练BP神经网络实现数据分类.最后对自由手写数字样本进行识别,仿真实验表明,这一模型具有较强的分类能力和泛化能力.  相似文献   
4.
曹云忠 《计算机应用》2001,21(Z1):276-277
讨论了面向对象程序设计中对象的类型信息的标识及获取的方法,并介绍了动态创建对象的原理和实现机制,最后给出了一个简单的例子.  相似文献   
5.
基于RFM和粗糙集的客户分类规则提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析现有的分类规则提取方法,给出了一种提取客户分类规则的方法,该方法对客户的RFM属性进行K-均值聚类以确定客户价值,利用粗糙集完成规则提取,为客户分类提供了一种新的思路.通过实例验证了这种方法能够有效地对客户进行细分、提取分类规则,并提高了分类准确性.  相似文献   
6.
单一神经网络难以对复杂模型做出准确的预测,提出了一种并联型混合神经网络模型用于对复杂的系统进行预测,该模型由径向基函数网络、BP网络和控制模块组成。控制模块用于线性映射层,将两种单一神经网络的输出结合并得到最终的输出结果。详细地给出了混合模型的预测方法:首先,利用改进算法分别训练径向基函数网络和BP网络;其次,采用自适应遗传算法优化线性映射层以获得更好的预测精度;最后,利用两个实例比较单一神经网络和提出的混合网络的预测性能。实验表明,混合神经网络在预测精度上比单一网络具有更优的性能,同时,该混合模型为复杂系统提供了一种通用的预测工具。  相似文献   
7.
在序列图像中进行运动人体检测 ,一般都采用差图像算法 ,作者在应用尺度滤波器消除噪声的基础上 ,提出了将数学形态学的闭运算用于人体轮廓断裂处的连接填充。在此基础上得出人体轮廓的宽度直方图 ,并利用人体几何尺寸的固有比例对人体轮廓检测算法进行改进。实验结果验证了上述方法对噪声抑制、人体图像断裂处填充及人体识别的有效性  相似文献   
8.
作者主要介绍一种基于"陷门收缩"原理的公钥算法,给出了私有密钥的构造方法,并对密码长度、保密强度进行了分析.  相似文献   
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