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turing
- 人工智能的重要入门书籍,介绍图灵机模型,已经当今数字计算机在进行图灵测试遇到的困难,前进的方向,书中有很多生动的原理与逻辑分析,对于开阔眼界,拓展思维,了解人工智能基础很有帮助.-artificial intelligence important portal books on the Turing Machine model, have today's digital computer Turing test during the difficulties encountered, t
optimization
- 最优化算法的总结，包括了主要的搜索算法，NP问题，遗传算法，神经网络，拉格朗日松弛，对计算机优化计算提供理论基础。-Summary of optimization algorithms, including the main search algorithm, NP problems, genetic algorithms, neural networks, Lagrangian relaxation, to provide a theoretical basis for computer op
Rule-Expert-Knowledge
- 本文提出了一种新的推理机制来确定规则的专业知识为基础的Petri网适当的开关操作（RKPN）方法。一个26馈线的实际分配制度被指定为揭示了发展与计算机模拟方法的有效性。拟议的推理机制可以成功地解决馈线过载/故障应急根据负载的变化，从温度升高导致的。 -This paper presents a novel inference mechanism to determine appropriate switching operations by the rule-expert knowledge
Shortest-Path-Based-on-Delay-PCNN
- 本文在脉冲耦合神经网络(PCNN2Pulse Coupled Neural Network) 的基础上,提出了时延脉冲耦合神经网络 (DPCNN2Delay PCNN) ,并将其成功地用于求解最短路径,同时给出了基于DPCNN 的最短路径求解算法. Caulfield 与 Kinser 提出了用PCNN 求解迷宫问题的方法,虽然他们的方法也可用于求解最短路径,但所需神经元的数量巨大,而本 文的方法所需的神经元的数量远小于他们的方法. 同时,本文的方法充分利用了DPCNN 脉冲快速并
artificial-neural-network
- 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与
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- 本书介绍了模糊数学在自动化中的应用技术,反映了这一领域中模糊应用技术的新进展。首先, 本 书阐述了模糊数学的基础知识, 尔后重点介绍了自动化领域中的模糊应用技术, 内容涉及模糊推理、模 糊控制、模糊线性规划、模糊决策和模糊模式识别等,讲述了在这些方面模糊技术的基本理论和设计方 法,并列举设计实例, 便于读者学习掌握。模糊控制是本书的重点,对其工作原理、设计方法、工程实现和 模糊控制方法的发展等作了较详细的介绍。 本书适合于从事自动化技术的科技工作者及工程技术人员, 也可供高等
K-mean
- 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。-Cluster analysis the goal is to collect data on the basis of similar classification. Cluster from many fields, including mathematics, computer science, statistics, biology and economics.
MPPT
- 局部阴影条件下光伏阵列的优化设计。 随着光伏发电系统的结构及所处环境的复杂化(如光伏屋顶系统、光伏幕墙系统等)，尤其是局部阴影问题的出现，光伏阵列的输出特性受到很大影响。通过理论分析、计算机仿真及系统实验等方法，研究阴影分布的影响，提出在局部阴影条件下光伏阵列最大功率点的简化算法，总结阵列结构优化的原则，并在此基础上进一步考虑局部峰值及工作电压范围等因素的影响。提出适用性较广的光伏阵列优化设计方法，为光伏发电系统的工程设计提供有力的支持。 -Under optimized conditi
神经网络模式识别
- 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
机器学习基础
- 机器学习英文版，机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。(machine learning English edition)
cxkpyvd
- 计算机数学基础》数值分析期末复习提纲(12-14章) <doc格式> (下载) 《计算机数学基础》 《计算机数学()