For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

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电力系统三机九节点模型，基于模块搭建的仿真、simulink

支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而，SVM 需要二次规划的解决方案，需要专门的代码。 此外，SVM 有很多参数，影响了 SVM 分类器的性能。 最近，提出了广义特征值近端 SVM（GEPSVM）来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中，数据可能会受到错误或噪声的影响，处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中，已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点：1）线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明，所提出的方法能够找到合适的参数值，并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。

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1. 支持向量机是机器学习和数据挖掘中最常用的预测模型之一 1. FM 允许在非常稀疏的数据下进行参数估计，而SVM则不能 2. FM具有线型复杂度，可以在原始

Paxos Replicated State Machines as the Basis of a High-Performance.pdf Conventional wisdom holds that Paxos is too expensive to use for high-volume, high-throughput, data-intensive applications. Consequently, fault-tolerant storage systems typically rely on special hardware, semantics weaker than sequential consistency, a limited update interface (such as append-only), primary-backup replication schemes that serialize all reads through the primary, clock synchronization for correctness

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