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            ag亚洲游客户端官方下载摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-17页论文研究背景与意义第10-11页国内外研究现状第11-16页水下目标信号以及鲸类叫声信号特征提取第11-13页分类决策方法第13-14页深度学习的研究现状第14-16页论文研究内容与安排第16-17页第2章鲸类声信号特征提取及分类器设计第17-35页鲸目动物及其叫声介绍第17-19页基于MFCC的特征提取第19-23页频率第19-20页滤波器组第20-21页特征参数提取及实验数据处理第21-23页基于线调频小波变换的特征提取第23-29页线调频小波变换第24页仿真数据分析第24-27页快速线调频小波变换及实验数据处理第27-29页分类器的设计第29-33页支持向量机第29-33页随机森林第33页本章小结第33-35页第3章深度卷积神经网络的构建与参数优化第35-61页深度卷积神经网络结构第35-40页卷积运算和卷积层第36-39页池化层第39页全连接层第39-40页网络参数初始化第40-42页分布初始化第40页均匀分布初始化第40-42页激活函数,损失函数对比与选择第42-46页激活函数第42-44页损失函数第44-46页梯度下降优化算法性能分析与选择第46-50页自适应学习率算法第46-48页梯度方向优化第48-50页卷积神经网络的训练过程第50-57页前向传播过程第50-52页反向传播过程第52-57页参数更新第57页网络正则化方法第57-60页_1和L_2正则化第58页权重衰减第58页提前终止第58-59页丢弃法第59-60页本章小结第60-61页第4章模型评价体系与实验数据处理第61-72页深度学习模型评价体系建立第61-63页准确率、召回率和F1值第61-63页曲线与AUC第63页实验结果分析第63-71页基于支持向量机与随机森林的识别结果第64-65页基于一维卷积神经网络的识别结果第65-67页基于二维卷积神经网络的识别结果第67-71页本章小结第71-72页结论第72-74页参考文献第74-79页致谢第79页【两厢50-70万汽车大全】两厢50-70万买什么车好两厢50-70万汽车推荐澳门百老汇最新登陆摘要第6-7页ABSTRACT第7-8页第一章绪论第12-18页研究目的与意义第12-13页国内外研究现状第13-15页论文研究内容第15页技术路线第15-16页论文组织结构第16-18页第二章相关理论基础与技术简介第18-27页向量空间模型第18-19页图模型及其算法第19-22页图模型第19页基于图模型的关键词抽取算法第19-21页基于图模型的排序算法第21页基于图模型的推荐算法第21-22页神经网络相关技术第22-26页神经网络语言模型第22-24页循环神经网络第24-25页门控循环单元第25-26页本章小节第26-27页第三章基于论文多类型特征信息的图模型构建第27-41页文本向量化第27-29页数据预处理第27-28页论文特征向量化表示第28-29页图模型结构描述第29-31页图模型构建第31-33页显式关系第31页隐式关系第31-33页基于Attention的双向GRU的文档语义编码第33-37页框架整体结构第33页编码层第33-35页解码层第35-37页论文语义相似度计算第37页实验与分析第37-40页实验数据第38页实验环境和评价标准第38-39页实验结果与分析第39-40页本章小节第40-41页第四章基于图模型的论文推荐算法设计第41-51页论文推荐算法设计第41-43页构建查询向量第41页转移概率矩阵第41-42页推荐算法流程第42-43页实验与分析第43-50页实验数据第43页实验环境第43页评价标准第43-44页参数选取第44-46页实验结果与分析第46-50页本章小节第50-51页第五章论文推荐系统设计与实现第51-60页系统需求第51页系统架构设计第51-52页系统模块设计第52-57页数据库存储模块第53-55页索引构建模块第55页论文检索模块第55-56页论文推荐模块第56-57页系统实现第57-59页系统开发环境第57页系统测试第57-59页本章小结第59-60页第六章总结与展望第60-62页总结第60页展望第60-62页参考文献第62-65页致谢第65-66页个人简历第66页【杰德报价】最新杰德价格

            市领导陈金虎、蔡叶明、仲剑、郁秋皓、张少波出席成立大会。台北女局长办公室被打伤 丁守中:维安出严重问题打伤台北女局长()2018年12月22日金盘城市公馆(金盘苑)举行欢乐火锅宴活动。四川“两不愁三保障”回头看大排查全覆盖摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第11-17页课题的研究背景及意义第11-13页国内外研究现状第13-15页课题的主要工作及内容编排第15-17页第2章船舶避碰基本方法分析第17-25页引言第17页船舶避让过程第17-18页船舶会遇姿态与责任判定第18-19页碰撞危险的识别与判定第19-20页“安全会遇”中的术语第19页“碰撞危险”的含义第19-20页紧迫局面与紧迫危险第20-21页船舶避让行动第21-22页碰撞危险度第21页避让行动的确定第21-22页多船会遇第22-23页多船会遇局面的定义第22页多船会遇局面的划分第22-23页本章小结第23-25页第3章基于改进BP神经网络的船舶碰撞危险度估算方法第25-37页引言第25页人工神经网络基本原理第25-26页人工神经网络的概念第25页人工神经网络在船舶避碰领域的优势第25-26页人工神经网络估算船舶碰撞危险度第26页神经网络第26-29页传统BP神经基本思想第26-27页传统BP算法的数学描述第27-28页传统BP神经网络学习过程第28-29页改进BP神经网络第29-31页优化自适应学习率法第29-30页附加动量项法第30-31页改进后的神经网络第31页基于BP神经网络的碰撞危险度模型第31-32页研究基于BP算法的危险度模型的意义第31-32页神经网络危险度估算模型第32页仿真与结论第32-36页本章小结第36-37页第4章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划第37-51页引言第37页遗传算法第37-43页遗传算法的应用第37-38页遗传算法原理第38-39页遗传算法的基本操作第39-43页分布式遗传算法第43-44页改进遗传算法第43-44页分布式遗传算法第44页多目标下智能避碰算法实现第44-49页智能避碰的基本思路第45-46页编码方法第46页交叉操作第46-47页目标函数的确定第47-49页本章小结第49-51页第5章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划仿真第51-61页引言第51页仿真系统设计第51-55页避碰算法决策流程第51-52页程序界面设计第52-55页分布式遗传算法参数优化第55-58页交叉概率参数优化第55-56页变异概率参数优化第56-58页多目标下会遇避碰仿真第58-60页本章小结第60-61页结论第61-63页参考文献第63-67页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-69页致谢第69页

            恒大悦府最新动态510房产网 [本文出自:510编辑部]每个人对家有着无限的遐想,有着宽阔的大窗,阳光肆意洒落,冬看雪花飞舞,夏观百花烂漫。波音注册网站看看有哪些2019年全国两会新闻直达车)是不是感觉很神奇,居然还有这种方式~一切并没有那么简单但是,510小编这里要给大家提一个醒,并不是所有情况,房产对调,税费都是合算的。

            摘要第5-6页abstract第6页第1章绪论第10-18页课题的研究背景及意义第10-11页非线性控制方法研究现状第11-12页欠驱动水面船研究现状第12-13页欠驱动水面船镇定控制研究现状第13-16页本文主要工作及章节编排第16-18页第2章欠驱动水面船数学模型的建立及仿真验证第18-36页引言第18页运动参考坐标系第18-20页欠驱动水面船舶运动特性第20-24页运动学特性第20-21页动力学特性第21-24页欠驱动水面船的数学模型第24-26页船舶仿真验证第26-31页定常直航仿真实验第27-29页定常回转仿真实验第29-31页欠驱动船舶的特性研究第31-34页非完整特性第31-32页平衡点特性第32-33页平衡点处控制特性第33-34页本章小结第34-36页第3章欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制第36-54页引言第36页稳定理论第36-37页全局微分同胚变换第37-39页欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制器设计第39-43页控制器设计第39-42页系统的稳定性分析第42-43页系统的鲁棒性分析第43页仿真验证第43-52页基于齐次法设计的控制器第43-44页无风静水条件下的仿真第44-49页模型参数不确定情况下的仿真第49-52页本章小结第52-54页第4章欠驱动水面船自适应模糊镇定控制第54-76页引言第54页自适应模糊控制理论第54-56页模糊控制第54-56页自适应模糊控制第56页反步法的设计原理第56-57页反步法简介第56页反步法的设计步骤第56-57页全局微分同胚变换及其子系统划分第57-62页全局微分同胚变换第57-60页子系统划分第60-62页基于自适应模糊的欠驱动船舶镇定控制第62-69页系统1的控制器设计第63-65页系统2的控制器设计第65-66页系统的稳定性分析第66-69页仿真验证第69-75页自适应滑模反演控制器的设计第69-70页有界时变干扰条件下的仿真第70-75页本章小结第75-76页结论第76-78页参考文献第78-84页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-86页致谢第86页东风汽车股份有限公司品牌战略发布会在武汉举行腾搏会t68手游官方星河国际才刚刚起步,那些没有成功成为星河国际业主的客户们也不要担心,星河国际整体项目的总套数高达3000多套,后面还有好多房子在等待着你们。不穿军装的消防队伍逆行人的牺牲与隐忧摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页课题研究背景及意义第10-11页国内外研究现状第11-16页降雨干扰对雷达回波影响的研究现状第12-13页雷达图像中降雨干扰处理技术的研究现状第13-14页降雨强度估测的研究现状第14-16页本文主要内容及章节安排第16-18页第2章基于回波差异性的降雨干扰检测研究第18-42页航海雷达资料简介第18-22页波段航海雷达成像原理第18-21页海浪信息提取原理第21-22页降雨的空间不均匀性介绍第22-26页雨杂波特性分析第22-23页局部降雨现象第23-25页降雨干扰对雷达测浪的影响第25-26页实验数据说明第26-30页实验数据预处理技术第26-29页实验雷达图像来源说明第29-30页基于雷达图像回波差异性的降雨干扰检测算法研究第30-39页降雨图像特性分析第30-34页算法设计概述第34-35页基于雷达图像回波差异性的降雨干扰检测算法第35-39页实验验证结果及分析第39-40页本章小结第40-42页第3章基于波数能量谱的降雨干扰检测研究第42-54页傅里叶变换第42-43页雷达图像波数能量谱简介第43-44页波数第43页波数能量谱第43-44页基于雷达图像波数能量谱特性的降雨干扰检测算法研究第44-51页降雨图像波数能量谱特性第44-46页算法设计概述第46-47页基于海浪波数段能量占比的降雨干扰检测算法第47-51页实验验证结果及分析第51-52页验证结果第51页回波差异性法与波数能量谱法对比分析第51-52页本章小结第52-54页第4章基于航海雷达图像的降雨强度反演实验第54-66页降雨强度概述第54-55页实验数据的处理第55-57页数据的处理第55-56页数据拟合的评价参数第56-57页基于回波差异值的降雨强度关系的实验研究第57-60页雷达图像回波差异值与降雨强度关系研究第57-59页拟合效果评价第59-60页基于海浪波数段能量占比的降雨强度关系的实验研究第60-63页雷达图像海浪波数段能量占比与降雨强度关系研究第60-62页拟合效果评价第62-63页降雨强度等级的最终确定第63-65页本章小结第65-66页第5章航海雷达降雨干扰抑制技术设计第66-72页不同降雨强度干扰对海浪测量的影响第66-67页数据说明第66页不同降雨强度干扰对海浪测量的影响第66-67页基于波数域的雷达图像降雨干扰抑制技术设计第67-70页降雨干扰抑制技术设计概述第67-68页基于波数域的雷达图像降雨干扰抑制技术研究第68-70页航海雷达降雨干扰检测及抑制技术整体方案设计第70页本章总结第70-72页结论第72-74页参考文献第74-80页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第80-82页致谢第82页

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