3.5 两种特殊的波束形成技术3.5.1协方差矩阵对角加载波束形成技术生物入侵论文常规波束形成算法中，在计算自适应权值时用代替其中的。由于采样快拍数是有限的，则通过估计过程得到的协方差矩阵会产生一定误差，这样会引起特征值扩散。从特征值分解方向来看，自适应波束畸变的原因是协方差矩阵的噪声特征值扩散。自适应波束可以认为是从静态波束图中减去特征向量对应的特征波束图，即:,其中是是自适应波束图，是静态波束

整数dct变换中变换基的通用生成算法专利法实施细则铜污染    离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是一种经典的数学工具，广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理等领域。DCT是通过一系列正交基函数，将原始信号转换成一组频域系数，从而完成信号的压缩、滤波和特征提取等任务。其中，变换基函数是DCT算法中至关重要的一环。   

高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于

卷积神经⽹络CNN的原理（⼆）－－－公式推导荀子的行政思想是我的野蛮女友主题曲  卷积神经⽹络与普通神经⽹络的区别在于，卷积神经⽹络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经⽹络的卷积层中，⼀个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的⼀个卷积层中，通常包含若⼲个特征平⾯(featureMap)，每个特征平⾯由⼀些矩形排列的的神经元组成，同⼀特征平⾯的神经元共享权值，这⾥共享的权

镀镍设备重庆出租车罢运事件BP神经网络的权值快速计算法及其逼近性能分析    【摘 要】人工神经网络作为人工智能的重要组成部分，有非常大的应用潜力。本文在阐述其神经网络的基本原理、发展与应用的基础上，着重研究了BP神经网络算法与其它一些优化算法之间相互融合的改进。BP神经网络在人工神经网络模型中是最典型、最好用、也是应用最广泛的一种网络模型。它是多层前向神经网络的一种，可以用任

BP神经网络原理2.1 基本BP算法公式推导基本BP算法包括两个方面：信号的前向传播和误差的反向传播。即计算实际输出时按从输入到输出的方向进行，而权值和阈值的修正从输出到输入的方向进行。图2-1 BP网络结构Fig.2-1 Structure of BP network图中：表示输入层第个节点的输入，j=1,…,M；因为你英文表示隐含层第i个节点到输入层第j个节点之间的权值；表示隐含层第i个节点的

e —DOI ：10.16707/j ki .fjpc .2017.06.013建电脑C O M P U T E R基于果蝇算法优化的B P 神经网络徐杏芳(长江大学计算机科学学院湖北荆州434023)【摘要】B P 神经网络算法使用非常广泛，传统的B P 神经网络算法虽然具有不错的拟合非线性函数的能力，但是容 易陷入局部的极小值，并且传统的算法收敛的速度慢。本篇文章详细地论述了如何使用果蝇

摘要复值神经网络是一类用复数变量解决复杂问题的网络。梯度下降法是训练复值神经网络的流行算法之一。目前，建立的传统网络模型大多数是整数阶模型。与经典的整数阶模型相比，建立在分数阶微积分上的模型在记忆储存和遗传特性上都具有显著的优势。源于分数阶微分系统特性和复数的几何意义，分数阶复值神经网络具有比整数阶复值情形更为优越的记忆特性。本文基于分离复值神经网络，利用分数阶导数来训练分离复值神经网络（Spli

软件学报  案例背景LVQ神经网络概述    学习向量量化(I。earning Vector Quantization，Lvo)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习( supervised learning)方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用。    1．LVQ神

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例（转）由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数function net=GABPNET(XX,YY)%-------------

bp神经⽹络matlab代码_⼲货智能算法之基于遗传算法的BP神经⽹络优化算法算法简介BP神经⽹络是⼀类多层的前馈神经⽹络。BP 神经⽹络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写，意为误差的反向传播。最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的。Rumelhart 并在Nature 上发表了⼀篇⾮常著名的⽂章 《Learning re

matlab基于遗传算法的BP神经⽹络优化算法（附代码）神经⽹络概述BP⽹络是⼀类多层的前馈神经⽹络。它的名字源于在⽹络训练的过程中，调整⽹络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是 Rumelhart等⼈在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，⽽且可操作性好，BP神经⽹络获得了⾮常⼴泛的应⽤。据统计，有80%~90%的神经⽹络模型都是采⽤

邢钢客商传统的BP算法简述男人体照片  BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下：   （1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。   （2）由给定的输入

计算智能基础实验报告琦君实验名称：BP神经网络算法实验班级名称：341521班专    业：探测制导与控制技术*******学    号：********一、实验目的1）编程实现BP神经网络算法；2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分

Matlab中常见的神经⽹络训练函数和学习函数⼀、训练函数波伏娃1、traingdName：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gr