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迅雷以下载飞快以及各种给力的附加功能获得很多网友的青睐,不过,下面的玩法可能你还没玩到过,这可是更加给力的玩法哦。     

系统

在Windows7操作系统中,隐藏了很多小技巧,用好它们,能大大提高电脑的工作效率。利用Windows7的文件夹命令提高操作效率复制和移动可以说是日常操作之一,常规的方法是分别打开源文件夹和目标文件夹,使用鼠标进行拖拽,或者借助TC等第三方资源管理器的双窗格实现。其实,对于     

基于粗糙集的进化神经网络入侵检测系统研究

针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。     

RBF在冷轧在线监测与故障诊断中的应用

通过对某钢厂冷轧电气传动系统分析,合理选取检测信号,构建了基于组态的实时在线监测系统,实现实时数据显示、报警、样本数据的存储、数据采集、参数设定等功能。利用MATLAB的Simulink工具构建了冷轧传动中的三相异步电动机故障诊断仿真系统。将RBF神经网络技术应用于冷轧电气传动系统的故障诊断,设计了基于RBF网络的三相异步电动机故障诊断系统。通过对训练好的网络进行验证,证明所设计的诊断方法能够对传动系统中的电动机故障进行很好的预测和判断,具有良好的实际应用前景。     

基于BP神经网络的包装产品销量预测研究

在研究农副产品包装产品历史销售数据和影响农副产品包装销量主要因素的基础上,建立了一个基于BP神经网络的包装产品销量预测模型,并利用该模型预测主要包装产品的销量,根据预测值对产供销管理系统中原材料采购和生产计划制定进行指导。     

小波混沌神经网络的研究与应用

混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要.文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通过将Sigmoid函数转化为Mexican hat小波函数,以及引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数这两种方式,提高了搜索效率和准确度,并用这两种新的模型对两种优化问题进行仿真.仿真结果表明小波混沌神经网络无论在全局最优解的搜索效率还是精确度上都明显优于传统的混沌神经网络.可知将小波函数引入混沌神经网络是极具研究潜力的.     

基于Lucene的个性化搜索引擎研究与实现

越来越多的用户在使用搜索引擎时希望能提供快速有效的个性化的查询结果.根据搜索引擎的工作原理,在研究分析开源的搜索引擎工具Lucene的系统架构、模型和索引器的基础上,设计了武警部队网站个性化搜索引擎.通过二阶段数据处理流程实现信息的增量采集,通过采用逆向词典结构实现自动分词以及利用双向分词器进行倒排索引的功能,最后利用Tomcat服务器进行了部署实现.文中所设计的个性化搜索引擎提高了原Lucene搜索引擎的速度和准确率.     

基于BP神经网络的汽包建模及其控制器设计

针对锅炉汽包系统的强耦合性和非线性及传统的PID控制方法存在控制精度低、调节时间长等问题,提出了利用基于数据的建模方法,对汽包系统进行误差反向传播(BP)神经网络建模,并对神经网络模型进行泛化能力测试,然后利用基于BP神经网络的PID控制方法设计汽包液位优化控制器.实验仿真结果表明,基于BP神经网络建立的汽包模型具有较好的泛化能力,神经网络PID优化控制器在控制精度高、收敛速度快和鲁棒性强等方面都优于传统PID控制器.     

一种有效的深网入口识别方法

深网入口自动识别是深网数据集成的前提和基础.由于表单在设计上具有较大的随意性,使得深网入口缺乏统一的构建标准,难以利用确定性的规则对其进行判断.首先基于统计特征,抽取了部分表单属性作为深网入口与非深网入口的可区分特征,在此基础上,提出了一种利用神经网络进行深网入口自动识别的方法.不同于基于规则的判断方法,神经网络是被训练的,不需要任何先验知识,这种特性使其非常适合于对具有复杂表现形式的深网入口进行判定.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊神经网络的高炉热风炉智能监控系统

针对热风炉燃烧控制的特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出一种基于模糊神经网络的热风炉燃烧控制方法。