一种基于神经网络的人脸检测算法
研究了具有两种氨基酸(疏水氨基酸和亲水氨基酸)的三维非格点的蛋白质模型。给出了该模型蛋白质结构预测问题改进的拟物算法。氨基酸链的初始设置由完全随机改为随机线形结构,并找到了更优的计算参数。结果对于三个
在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响。采用盲均衡技术可以消除码间干扰,常模算法(CMA)是应用较广泛的盲均衡算法。因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢,剩余误差大的缺点,提出了一种新的基于
提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以
BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络输出,这对研究造成了一定的困难。
基于BP神经网络的语音信号分类研究,高茉,,语音分类是语音信号处理的重要组成部分。准确快速地对语音进行分类在语音编码、语音合成中有着重要的意义。针对语音的多样性和不
基于BP神经网络的农业LED光源环境研究,陈琛,李旸,如何提高农作物的生产质量,已经成为当前农业的工作重点；神经网络技术是现今农业信息化的主要表现形式。本文在了解了国内外将LED
基于BP神经网络的云测试资源预测研究,韦庆杰,陈潇潇,测试即服务是在软件测试和云计算技术基础上发展而来的领域。根据用户测试用例对云测试资源进行精确预测是满足SLA的前提。BP神经网�
分析讨论了分子动力学模拟的算法特征和计算特点,对串行程序作了优化,并使之适合于作并行化。对模拟体系使用区域分解的方法,在计算节点间保留了部分重叠区域,采用基于消息传递的MPI设计平台,在可扩展机群上实
脉冲信号分析的客观化是一个实际问题。 基于BP神经网络研究了脉冲信号的分类。 首先分析如何选择脉冲信号的特征因子。 然后提出了对脉冲信号进行无量纲化/归一化的方法来预处理特征因子。 利用归一化数据和B
