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基于认知模拟的自适应机器学习算法研究下载
weixin_39821051
2019-09-10 04:00:21
基于认知模拟的自适应机器学习算法研究,一篇很好的论文!
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//download.csdn.net/download/jasonkent27/8146561?utm_source=bbsseo
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基于
认知
模拟
的
自适应
机器学习算法
研究
基于
认知
模拟
的
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机器学习算法
研究
,一篇很好的论文!
基于
认知
模拟
的
自适应
机器学习算法
研究
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认知
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【web前端】bootstrap
自适应
定制,拖拽布局,一键生成页面
这里将介绍整个guiplan开发工具的使用以及前端布局的基础教程。常用的基本操作,如div操作,文字操作,图片操作,组件操作,生成html网页,保存html,css代码。通过拖拽,点击,快捷键等方式轻松绘制想要的静态页面。利用bootstrap框架进行
自适应
的定制,以及常用弹性盒子布局方式。零基础即可学会网页绘制。软件自动生成的代码也可以手动修改,方便进一步学习与了解前端知识。生成的代码符合w3c规范,也可进行二次开发。这节课讲解的是基本布局教程,不涉及到vue交互。设计师与产品经理也可以用此软件开始制作原型。
序列图像运动
自适应
V1—MT光流估计算法
针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉
认知
机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动
自适应
V1 -- MT(motion-adaptive V1 -- MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法. 首先,引入基于ROF 模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响. 其次,利用多 V1 细胞加权组合及非线性正则化
模拟
MT 细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动
自适应
的权重,解决对目标的运动速度感知.问题. 最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将 V1 -- MT 运动估计模型应用于实际大位移视频序.列. 理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能.
人工智能应用及展望.doc
人工智能应用及展望 人工智能应用及展望 内容摘要:人工智能 (ArtificialIntelligence)诞生于1956年的美国,至今已接近七十年。它属于自然科学 和社会科学的交叉。人工智能基于
认知
科学、哲学、不定性论的边缘科学
研究
项目,在 上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展,其成果大量应用于系统的感知,模型建立 和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实 现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和
自适应
运用能力。智能技术是当前新技 术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志,借助大数据技术,尤其它 在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势,给机械系统、符号计算、模式识 别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的
研究
领域日益拓宽 ,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。关键词:
认知
科学专家系统神经网络大 数据前言人工智能(Artificial Intelligence),人工智能可以分为两部分,"智能"是什么,我们可以从不同方面去定义 。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的 能自由做出反应的能力,这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前 我们对灵长类动物的智能的理解,可以用只可意不可言来准确形容,现阶段还不能对自 身智能的理解用科学的表达方式表达出来。1 人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门
研究
如何构造智能机器或智能系统,主要
研究
方向是
模拟
、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数 值量化,用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错,通过逻辑计算 然后再用于控制终端设备服务于受众,智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、 学习和
自适应
的能力,行为能力/涉及哲学、
认知
科学、数学、神经生理学、不定性论、 计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等;人工智能产品也逐渐融入人类的生 活中密不可分。2 人工智能的发展人工智能的传说可以追溯到古埃及,但在历史的长河中大部分的传说都 基于人们的假想,随着近代特别是二战之后世界格局的发展,1946年世界第一台计算机 的诞生以来,计算机在欧美国家得以迅速发展,人工智能终可以辅以计算机系统来实现 ,技术已最终可以创造出机器智能,1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人 工智能(Artificial?Intelligence,AI)"这个术语,人工智能领域的
研究
也从此正式开始 ,从那以后,
研究
者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。随后的几十 年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、 专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了
研究
,已经建立了一些智能程度不同的 人工智能系统,例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自 然语言,而进行基于字符的情报检索,提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式 ,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷 歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。3 人工智能发展的依托3.1 神经网络神经网络(artificial neural network. ANN)是设置输出的是一个灵感来自系统的
模拟
生物激励的输出。这里输出、输入都是标 准化的量,输出是输入的非线性函数,其值可由连接各神经元的权重改变,以获得期望 的输出值,即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络,将已有数据和已知系统 模式作样本,存储在系统的缓存区域,通过学习获得两者的映射关系,实现了对人类经 验思维的
模拟
。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑、联想、推测、记忆、自学习 适应、并行上传
下载
和处理复杂模式的功能,使其在工程实际存在着大量的多故障、多 过程、突发性故障;这里就能体现出一个庞大复杂机器和系统的监测及诊断中的作用了 ,他们需要不断查询系统中故障的位置并向中央处理器报告突发错误的原因,并能够提 供简单算法的纠错功能,当差错过大的时候这需要建立丢弃重传的机制,以保证系统的 正常运行。在机械系统的应用方式有:从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故 障诊断;从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测;利用神经网络极强 的非线性特性。3.2不定性论不定性论也称作模糊集理论(FuzzySets Theory,FSN),人的
认知
世界包含大量的不确定元素,但是我们所接收的信息需要对所 获信息进行一定的模糊化处理,以减少问题的复杂度。1965年Zadeh创立了模糊集理论, 模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展,人们利用
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