This thesis is about the system identification on neural network.
本文是关于基于神经网络的系统辨识的系统探讨。
参考来源 - 基于神经网络的系统辨识方法研究Simulation results show that the cryptosystem can resist attacking of system identification , and the ciphertexts encryption effect is well . It is very fit those secure communication situations of resource restricting and high real-time requirement.
通过仿真实验分析,该系统能有效抵抗系统识别攻击,且密文加密效果好非常适合于资源开销,,有限和实时性要求较高的安全通信场合。
参考来源 - 一种适于移动计算的快速组合混沌加密方法 in CSecondly, we also test QPSO-Trained RBF and PSO-Trained RBF on system identification problem and chaotic time series forecasting problem.
其次,还将QPSO训练的RBF应用于系统辩识和混沌时间序列预测。
参考来源 - 基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用A predictive model is established by nonlinear system identification with SVM based on linear kernel function.
利用基于线性核函数的支持向量机进行非线性系统辨识,建立预测模型。
参考来源 - 大型风力发电机组的智能控制研究In this paper, a new source video system identification algorithm is proposed based on the motion vector information in the encoded stream.
本文将主要基于运动矢量这一特征对视频来源进行分析从而提出一种新的视频来源系统识别算法。
参考来源 - 基于运动矢量的视频来源取证算法·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
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