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nengqei-V7.8
- Power System Transient Stability Program, can be transient stability, Complex modulation coherent pulse train signal, BP neural network function fitting and pattern recognition.
rqhkb
- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Filtering summation way broadband beamforming, Matlab wavelet analysis on complex.
Enhanced traffic classification for 3G
- Nowadays, billions of users are connected to the internet through the 3G mobile infrastructure offering a plethora of emerging services. This explosion is associated with a heavy and complex signaling among different network elements making them
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
powershow
- 戴维南等效网络与负载串联，本程序显示界面能够实时显示负载复功率与负载阻抗对应关系(The equivalent network is connected in series with the load, the program display interface can display the complex power load and load impedance relationship)
smurf
- Smurf攻击通过使用将回复地址设置成受害网络的广播地址的ICMP应答请求(ping)数据包，来淹没受害主机，最终导致该网络的所有主机都对此ICMP应答请求做出答复，导致网络阻塞。更加复杂的Smurf将源地址改为第三方的受害者，最终导致第三方崩溃。(Smurf attacks use the ICMP reply request (Ping) packet to set the reply address to the broadcast address of the victim networ
higher-order-organization-matlab-master
- 基于神经网络的复杂网络高阶组织的补充材料(Based on Neural Network High order tissue supplementary materials for complex networks)
CNN
- 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。(Convolution neura
RBF-k均值聚类
- RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
xiaoshijiewangluo
- Steven H. Strogatz的文章Exploring complex networks综述了动力学网络方面的研究。他把网络分成规则网络和复杂网络两种，而复杂网络分为随机网络，小世界网络和自相似网络。小世界网络和自相似网络都介于规则和随机网络之间。(The Steven H. Strogatz article Exploring complex networks reviews the research on the dynamic network. He divides the netw
小波神经网络用于分类的基础源码
- 小波神经网络中用于分类的代码，代码比较复杂，需要多加学习。(The code used for classification in the wavelet neural network is more complex and needs more learning.)
DeepLearnToolbox-master
- 深度学习MATLAB的工具箱，包括CNN、RNN、CAE、LSTM等复杂的神经网络的代码。(Deep learning MATLAB toolbox, including CNN, RNN, CAE, LSTM and other complex neural network code.)
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- 高三中英繁企业网站管理系统是针对中小企业而开发的具有简单易用、功能强大的智能化企业网站建站系统，企业信息：发布介绍企业的各类信息，如企业简介、组织机构、营销网络、企业荣誉、联系方式，并可随意增加新的栏目等。 2. 新闻动态：发布企业新闻和行业资讯，可增加三级栏目分类，后台中英文可视化界面管理，更加方便。 3. 产品展示：发布企业产品，产品可三级栏目分类，并可选择产品直接在线下订单。(The website management system of the high third Middle
amp
- Amp project version web development is a broad term for the work involved in developing a web site for the Internet (World Wide Web) or an intranet (a private network). Web development can range from developing the simplest static single page of plai
particle swarm optimization algorithm
- 对于大型楼宇或矿井复杂的通风网络结构，建立数学模型，运用改进的粒子群优化算法，对通风网络进行精准通风，按需分风。(For the complex ventilation network structure of large buildings or mines, the mathematical model is established, and the improved particle swarm optimization algorithm is used to make the vent
用Python写网络爬虫2
- 作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取(As an excellent guide for using Python to crawl network data,
第三代神经网络
- 本文主要介绍深度学习以及复杂layman形式运算的深度网络。通过真实数据的实验，定量比较，证实（或证伪）深度神经网络理论在外汇交易中的优势。当前主要用途是分类，基于深度神经网络模型创建一个指标和一个EA，根据客户端/服务器的方式进行运作，并对它们进行测试。(This paper mainly introduces deep learning and deep network of complex layman form operations. Through real data experime
系统辨识及其MATLAB仿真
- 对动态系统辨识理论做了概括性的介绍，包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法，并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别，适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例，每个代码文件都有详细注释。(This paper gives a general introduction to the dynamic system identification theory, including commonly used non-parametric system
ML-KELM1.0
- 多核极限学习器，是一种前馈神经网络，能逼近任意连续目标函数或分类任务重的任何复杂决策边界(Multi-kernel limit learner is a feedforward neural network, which can approach any complex decision boundary of any continuous objective function or classification task)
lesson51-WGAN实战
- 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。(Emergent against network (GAN, Generative Adversarial Networks) is a kind of deep learni