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生物信息学:智能化算法及其应用目录
- 答：第三章详细讲解了序列联配和隐马尔可夫模型，包括双序列和多序列的配对技术，以及隐马尔可夫模型在模体识别中的应用。第四章关注模体识别与神经网络，展示了神经网络在模体识别中的作用，以及蛋白质二级结构预测的神经网络方法。第五章着重于蛋白质折叠与遗传算法，介绍了蛋白质折叠的预测方法，如蒙特卡罗方法...
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2024-05-29
回答者: 武汉誉祥科技
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数学建模算法有哪些
- 答：5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。 这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。 这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用...
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2022-10-17
回答者: wiyu7
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车牌识别算法介绍
- 答：2. 基于CNN的双行车牌识别卷积神经网络（CNN）在车牌识别中的应用，如图5所示，对于双行车道的场景尤其有效。即使面对光照和污染的挑战，CNN也能优化识别率，缩短识别时间，为道路交通管理提供了高效解决方案。3. 港区深学习车牌识别技术港口集卡车牌识别面临图像变形和速度较快的难题。一种深度学习算法应运...
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2024-04-06
回答者: 武汉誉祥科技
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数据挖掘算法的组件包括
- 答：数据挖掘算法的组件包括：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多...
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2023-10-13
回答者: 文暄生活科普
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信息智能处理技术涵盖哪些核心算法并给出具体应用?
- 答：本书首先介绍了智能信息处理的基本理论，然后深入剖析了智能信息处理的核心技术——计算智能算法。这些算法包括模糊理论、专家系统、人工神经网络，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫算法和克隆选择算法，以及粒子群算法等。书中详细阐述了这些算法的实现方法，并特别强调了使用MATLAB语言的实践应用。书中...
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2024-05-24
回答者: 深空游戏
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...实录详解如何打造“好用”自动驾驶智能芯片算法工具链
- 答：什么是算法工具链 首先谈到智能芯片,它是如何体现智能的呢?芯片作为一个硬件电路实现的大集成,本身是不会有智能的概念出现。谈到智能芯片的智能性,其实是来自于智能神经网络算法的加持。 在slide的左上,是一个神经网络里面非常经典的感知机模型,由一系列的神经元通过确定的规则排布得到了一个网络结构。这个网络结构将...
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2023-11-23
回答者: 易车
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究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能
- 答：人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从80年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的...
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2018-05-15
回答者: 云南万通汽车学校
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遗传算法跟神经网络之间是什么关系
- 答：(1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作...
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2014-03-11
回答者: 学以成才2014
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干货| 基础机器学习算法
- 问：本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎...
- 答：LDA 算法本质可以借助上帝掷骰子帮助理解，详细内容可参加 Rickjin 写的《 LDA 数据八卦》文章，浅显易懂，顺便也科普了很多数学知识，非常推荐。监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易...
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2020-09-29
回答者: 环球青藤
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神经网络bp算法
- 问：clc clear close all data=importdata('xiandata.dat'); %载入文档 inpu...
- 答：data数据问题 newff参数有问题。如要指定隐结点数和输出结点数，target不要往里放。自己查matlab的help吧
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2010-04-21
回答者: sunyuxidian
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