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这是我参考了n(n>=5,^_^)篇BP神经网优化方法的论文写出的BP神经网源代码，使用了批处理训练方法，带动量项、学习速率的自适应调整、仅对学习精度没有达到指定要求的模式训练，并且训练精度逐步加大，通过这种方法，极大地加快了训练速度；另外，对于0模式和1模式数目相差很大(5-6倍)都能达到很高的学习精度。-This is my reference to the n (NGT; Chapter 5 = ,^_^) BP neural network optimization method
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一篇关于代价参考粒子滤波算法的论文，该算法的优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程，可实现并行处理。本文将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合 ,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法 ,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。-A particle filter on the reference price of the paper, the advantages of the algorithm does not require any prior knowledge of the
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基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 论文 供大家参考-Based on the " current" statistical model of the fuzzy adaptive filter algorithm papers for reference
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模型参考自适应控制—用mit法设计一个稳定的系统 病调试-Model reference adaptive control using MIT method to design a stable system disease debugging
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提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
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运用模型参考的方法实现自适应控制的!采用lypanuov稳定性理论来设计参数的调节,-Using the method of model reference implementation of adaptive control!
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运用模型参考的方法实现自适应控制的!采用lypanuov稳定性理论来设计参数的调节,(Using the method of model reference implementation of adaptive control!)
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