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为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统B
基于小世界网络的一种简单神经元模型的自组织临界性，林敏，陈天仑，具有小世界结构的相互作用理想化神经元的简单模型被引入。模型的基本元素具有神经元功能的主要特征。我们发现模型呈现雪崩大小的
高斯过程分类是近年机器学习领域引起广泛关注的一类有监督的学习算法。该算法在高斯过程的先验假设下，以后验概率最大化的为目标，获得对新样本的预测值及属于该值的概率。针对图像数据的特性，提出一种将高斯过程应
根据图像低层特征和高级语义间的对应关系，自动进行图像语义标注是目前图像检索系统研究的热点。简要介绍了基于图像语义连接网络的图像检索框架，提出了一种基于该框架的图像自动标注模型。该模型通过积累用户反馈信
研制了一种液晶灵巧像素光学神经元阵列器件,它利用光电混合集成技术,以非晶硅作光敏材料,以液晶实现光调制,通过特殊设计的器件结构,能实现对两束光的相减和非线性取阈等人工神经元功能。该器件具有8×8个神经
IF神经元模型，包括单放电和连续放电两种情况，每步有详细解释，积分的主要公式为 V_vect(i+1) = V_inf + (V_vect(i) - V_inf)*exp(-dt/tao);
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针对常用的资源分配网络(RAN)存在的问题,提出一种改进的RAN网络学习算法(PIRAN)该算法可避免常用的RAN网络由于没有初始隐层节点而造成的不足,在一定程度上改善新性条件对网络结构和参数的影响,
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