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为了解决Web应用中的数据访问,尤其是网络应用中所涉及到的一对多关系的数据处理,文中介绍了ADO.NET的结构及功能,以及如何用ASP.NET中的DataGrid 控件在ADO.NET的基础上来解决这个问题.DataGrid控件是Visual Studio.NET开发工具下的一个Web窗体控件,它具有数据动态绑定特性.文中用大量详尽的代码介绍了DataGrid控件在Web上实现一对多关系的动态数据绑定的应用.结果证明,用DataGrid控件就能很好地在Web上实现一对多关系的动态数据绑定. 相似文献
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基于支持向量机的手写体数字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于支持向量机的手写体数字识别系统。支持向量机方法,突破了传统模式识别方法的局限,使得基于支持向量机的分类器具有较好的推广能力。文中重点阐述了支持向量机的基本原理和集成在该系统中的重要的处理模块,实验结果表明该系统具有较高的识别率和较强的实用性。 相似文献
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模糊双向联想记忆网络的有效学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模糊取大运算和爱因斯坦S-模提出新的模糊双向联想记忆网络模型(Max—SesFBAM),并为该网络提出了一种新的学习算法。在理论上严格证明了,任意给定的模式对集,只要存在有连接权矩阵对使其为Max—SesFBAM的平衡态集,则依该学习算法所确定的连接权矩阵对(W^-,U^-)是所有这样的连接权矩阵对中的最大者;且该最大连接权矩阵对能使Max—SesFBAM对任意输入在一步内就进入平衡态。 相似文献
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基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于模糊取大算子和三角模T的模糊合成,构建了一类模糊双向自联想记忆网络Max-T FBAM.利用三角模T的伴随蕴涵算子,为这类Max-T FBAM提出了学习算法,并理论上证明了该学习算法确定的连接权矩阵是网络最大的连接权矩阵.对任意输入能使Max-T FBAM迭代一步内就进入稳定态,该类网络具有全局稳定性和可靠的存储能力.当三角模T满足利普希兹条件时,采用上述学习算法时自联想Max-T FBAM对训练模式的摄动全局拥有好的鲁棒性.最后用实验证实了理论研究,也为图像的可靠存储提供了参考. 相似文献
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