针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 的权值设计问题, 提出一种改进型学习算法, 并在DHNN动力学分析的基础上设计该学习算法. 利用矩阵分解的方法(MD) 得到正交矩阵, 并采用得到的正交矩阵直接计算DHNN的权值矩阵. 通过该学习算法得到的权值矩阵, 可以很好地存储训练样本的信息, 使测试样本收敛到稳定点. 该学习算法不需要进行分块计算, 减少了计算步骤和计算量, 降低了网络的迭代次数, 从而提高了网络运行速度. 最后, 将该学习算法应用于水质评价, 验证了其有效性和可行性.

一种改进型CORDIC电路的设计及其FPGA实现，黄秋元，刘波，坐标旋转数字计算机（Coordinate Rotational Digital Computer，CORDIC）能够将复杂的三角函数运算分解为硬件易于实现的加减、移位操作，极大地�

基于改进型无迹变换的锂电池组SOC 值智能预测方法.pdf

改进版粒子群算法（PSO），内有视频以及计算过程展示。

最近关于改进LMS算法的总结，是幻灯片的格式，60多页的PPT

在人工蜂群算法中加入了边信息，改善了信噪比。基于matlab编写

电网电压中的谐波、不平衡以及直流偏移会在传统两相静止坐标系增强型锁相环(αβ-EPLL)所检测的电网基波电压幅值、频率和相角中产生周期波动，尤其是直流偏移会产生基波频率的周期波动，难以使用低通滤波器直接滤除。提出一种改进的αβ-EPLL结构，在两相信号输入侧引入直流偏移积分器以消除输入直流偏移，在幅值检测环和频率检测环中分别引入延时信号滤波器以消除输入谐波和不平衡的影响。详细的理论分析和实验结果验证了所提出的改进αβ-EPLL的正确性和可行性。

详细分析了RSA加密算法的原理及优化方法，提出一种高效可行改进型硬件模块的实现方案，并给出了效率分析以及在硬件平台上的仿真结果分析；通过仿真分析发现，相比以往的算法模型，该方案在时序以及面积上均做到了相当程度的优化，硬件的占用面积大幅度减少，具体的性能及功耗、稳定性有较大提高，为工程应用提供了良好的借鉴。

针对传统的基于 BP神经网络的自适应均衡器存在的缺陷,提出了一种改进的 BP神经网络自适应均 衡器的 FPGA设计方法. 从互连结构、训练法则及收敛算法等几个方面对 BP网络进行改进,通过加入协调 器提高 BP网络收敛速度和容错性能,并根据 BP网络的并行性能得到分块结构模型,同时采用流水线技术使 计算速度明显提高. 通过软件仿真,验证了这种结构简单、收敛速度较快的 BP网络的有效性和可行性,并在 ModelSim工具上完成了自适应均衡器的仿真验证.

改进型电容三点式正弦波振荡器multisim13仿真源文件，可做为你的学习参考。