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RBF 神经网络（激活函数的中心和分布随机选择） 参数（K：内核数） RBFNN 有 5 个优化参数： 1- 隐藏层和输出层之间的权重。 2- 激活函数。 3- 激活函数的中心。 4- 激活函数的分布。 5- 隐藏神经元的数量。 隐藏层和输出层之间的权重使用 Moore-Penrose 广义伪逆计算。 该算法克服了传统梯度算法中的许多问题，如停止标准、学习率、时期数和局部最小值。 由于其较短的训练时间和泛化能力，适合实时应用。 选择的径向基函数通常是用于模式识别应用的高斯核。 通常激活函数的中心和分布应该具有与数据相似的特征。 这里，高斯分布的中心和宽度是随机选择的。 基于通用逼近理论中心和激活函数的分布是不确定的，如果隐藏神经元数量足够多，可以说具有足够数量隐藏神经元的单隐藏层前馈网络可以将任何函数逼近任意级别的准确性。

人工智能-机器学习-混合平稳随机变量列的平均移动过程的大偏差原理.pdf

算法设计与分析学习提纲，第九章 随机算法.doc

随机抽取参赛组和不重复抽取题目的PPT

主要为大家详细介绍了基于Spark实现随机森林代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

应用领域：研发 挑战：设计并实现多点随机振动试验控制系统。 应用方案：使用NI公司的LabWindows/CVI软件配合动态信号分析卡NI-4551和动态数据采集卡NI-4472以及其他硬件快速开发一个基于PC的多点随机振动试验控制系统。 使用的产品：LabWindows/CVI，NI PCI-4551，BNC-2140，NI PCI-4472。 介绍 多点激励振动试验控制技术是对大型复杂试件开展可靠性和环境试验的关键技术，对产品可靠性的考核有着重要的意义。本文将给出多点随机振动试验的控制方案和控制系统的设计方案，在LabWindows/CVI平台上结合NI PCI-4551和NI P

复合泊松随机变量的形式为 S=X1+...+XN，其中 Xj 是 iid 随机变量，N 是泊松分布的随机变量。 复合泊松变量在物理学和金融学中有很多应用。 该文件对多个代码进行了基准测试，以从复合泊松分布中生成 100 万个随机样本，其中项是对数正态分布，mu=0 和 sigma=1，泊松频率为 10。 最快和最慢版本（在 R2009b 中）的运行时间相差 200 多倍。 有趣的是，最快的代码比使用 ARRAYFUN 的简洁的 1-liner 快 10 倍。 需要 POISSRND（统计工具箱）和 RANDRAW（FEX #7309）。

这是一款头像小程序，用户可以在每一个分类随机头像,然后觉得满意可以保存到相册！！ 支持多个分类,基本都是全了如下: 动漫头像 男生头像 女生头像 动漫男生 动漫女生 另外还支持多种流量主模式！！！

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