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在机动目标跟踪中,机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一,一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型(Singer)和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中,通常采用固定的机动频率,这就表示机动目标的机动时间是一定的,而实际上机动目标的机动时间是不断变化的,也就是说机动频率是不断变化的,采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时,机动频率越小跟踪精度越
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A very simple example of Neural Networks using back propagation
This program is a simple example of Neural Networks using back propagation. My code has all basic functionalities like learning rate, load net, save net, etc. You can have as many l
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编写了一个pso优化bp神经网络的程序,应用在分类中。第一步:pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值,第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值,采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中,是数据和编写的部分程序,tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的,未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数,psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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MATLAB CODE FOR HOW TO EXAM LEARNING RATE AND HIDDEN NEURAL IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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As signatures are widely accepted bio-metric for authentication and identification of a person because every person
has a distinct signature with its specific behavioral property, so it is very much necessary to prove the authenticity of signature
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