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为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,
设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混
合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比,
表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
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Inference program of Bayesian network -Inference program of Bayesian network
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本文介绍了一种以神经网络为基础并结合专家系统的方法进行图像识
别的系统着重介绍了在设计中较为困难的部分抽象概念的表示和推理机的设
计这些是系统的核心部分决定着系统的整体性能-This paper presents a neural network with expert system-based and integrated approach for image recognition system, highlighting the difficulties in the design
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本书着重介绍MATLAB在工程数据数学处理中应用的基础知识和计算方式,其内容涉及MATLAB主包和部分工具箱内容。本书另外涉及MATLAB系统的模糊逻辑工具箱的自适应神经网络模糊推理系统,对自适应神经网络模糊推理系统的数学原理、功能使用和程序调用进行了较详细的论述。-This book focuses on MATLAB mathematical treatment in the application of engineering data, the basic knowledge and m
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在MATLAB编程环境下进行模糊神经网络的方针程序,对参考输入进行前件选择,确定合适的模糊语言值核隶属度,然后进行合理的模糊推理确定后件参数。-In the MATLAB programming environment for fuzzy neural network approach procedure prior to the reference input to selection, to determine the appropriate value of core membership
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1、根据福建电网的要求,分析并制定了该专家系统的整体设计方案。
2、应用多智能体的概念研究并建立了本系统的通用认知模型。
3、开发了规则库系统以及推理机。
4、完成了与SCADA系统的接口,接收实时数据。
5、开发了与DMIS系统的接口,实现了操作票的流程的一体化管理。-1.According to the demand of FuJian power network,intergral design scheme of the
Expert System is analys
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在智能故障诊断中, C(C++)语言具有多方面优于传统人工智能语言(如LISP、PROLOG)的特性, 它对递归的支持使得用
其来开发故障诊断专家系统成为可能。本文研究了故障诊断专家系统开发中用到的递归方法及其基于C(C++)的实现, 具体
包括: 动态数据库设计中结构体的递归定义, 推理机设计中函数的递归调用等。针对知识推理中易出现的“循环递归”问题,
提出了一种基于“因果网络直观图”的解决方法。-C ( C++ )language possesses characteristic
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Alchemy: a tool in c++ for markov logic network inference, parameter learning and structure learning
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简介:
这个玩意儿是我初中的时候搞出来的。能过全世界表面的一个*机。
为了方便转卖,请别人给我鼓捣出来一个网络验证的。
前几天无聊,用OD载入分析了下,才发现那个人的技术相当的差劲。
OD载入:
头部显示信息如下:
004716D8 > F9 STC
004716D9 72 14 JB SHORT 鸭软无视.004716EF
004716DB BA 8550D643 MOV EDX,43D65085
004716E0 F5 CMC
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Focusing on the passive network, this paper analyzes
the discrete mathematical model and its control strategy of the
passive terminal of the VSC-HVDC system on the basis of the α-β
frame of axes. The method of the functioning-fuzzy-subset
inf
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Bayesian Inference of Signaling Network Topology in a
Cancer Cell Line-To shed light on signaling network topology in specic
contexts, such as cancer, requires interrogation of multiple proteins
through time and statistical approaches to make
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Title: "Modeling Lung Cancer Diagnosis Using Bayesian Network Inference"
This demo illustrates a simple Bayesian Network example for exact probabilistic inference using Pearl s message-passing algorithm.
Introduction:
Bayesian networks
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《人工神经网络与模糊信号处理.pdf》,书中首先介绍人工神经网络和模糊理论的信号处理概要;其次作为神经网络的典型的例子介绍阶梯型及相互结合型的神经网络以及基于它们的信号处理,还介绍模糊推论和模糊信号处理等;最后示出神经网络与模糊信号处理的种种应用实例,介绍今后以高度智能化系统为目标的人工并列处理模型和智能信号处理等。
-" Artificial neural networks and fuzzy signal processing. Pdf" , the book intro
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C codes and simulation examples for the ANFIS by Jang (Absolutely original version )-This attached file contains C code and simulation examples for the ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) architecture proposed in [1,2].
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In this paper, we propose a Bayesian inference-based recommendation system for online social networks. In our system,users share their content ratings with friends. The rating similarity between a pair of friends is measured by a set of conditional p
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PHY LAYER OFDM MODEL SIMULATION: by the use of orthogonal frequency channels, the efficiency of the network is boosted and inference is in a way decreased
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Rule-base structure identification in an adaptive-network-based fuzzy inference system
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贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的,它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势,在多个领域中获得广泛应用。(Bias network is a probabilistic network, which is a graphical
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Fast R-CNN是在R-CNN的基础上进行的改进,大致框架是一致的。总体而言,Fast R-CNN相对于R-CNN而言,主要提出了三个改进策略:
1. 提出了RoIPooling,避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224,然后经过pre-trained CNN进行检测的步骤,加速了整个网络的learning与inference过程,这个是巨大的改进,并且RoIPooling是可导的,因此使得整个网络可以实现end-to-end learning,这个可以认为是
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ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) is a fuzzy inference systemimplemented in the framework of adaptive networks, and it can construct an input-output mapping based on both human knowledge (in the form of fuzzy if-then rules) and st
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