急!急!急!http://www.smiling.com.cn/upload/files/9986/ROSE_2001.zip 这个地址为何下载不了协议?谁能给俺mail一个?xin_peng2000@netease.com

tony_2008 2001-09-12 02:48:08
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zgamer 2002-01-31
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TO:tony_2008()
我上不了国外网站,如果有的话,请发给我zgamer@chinaren.com
非常感谢
dannyxu 2001-09-12
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你可以下载:ftp://ftp2.rational.com/public/suites/EnterpriseSuite/releases/win/RationalSuiteEnterprise.2001A.04.00.293.00.zip

这个2001A版全套Rational的产品,速度很快,全免费的,里面包括Rose2001A
tony_2008 2001-09-12
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不是。我下载的是企业版(套装462M)的那个。去那里找协议文件?
青润 2001-09-12
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你要的不是rose2001的完全版?
你值得是什么协议文件?这在标题上市看不出来的。
tony_2008 2001-09-12
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我要的是协议文件。www.umlchina.com上的工具下载区哪有什么协议文件?
青润 2001-09-12
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你到www.umlchina.com上的工具下载区就可以解决你的问题了。
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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