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08:43 AM · Nov 17 ,2025

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mob64ca14163a4f - 基於鯨魚優化深度混合核極限學習機的故障診斷方法

基於極限學習機(Extreme Learning Machine, ELM)實現電路故障模式分類 一、系統架構設計 二、關鍵步驟(MATLAB代碼框架) 1. 數據預處理 % 加載電路仿真數據(以Cadence仿真結果為例) load('circuit_fault_data.mat'); % 包含電壓/電流波形及故障標籤

數據 , 權重 , Ada , 前端開發 , Javascript

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碼海舵手 - Ubuntu 計算機視覺開發環境配置(Python/C++)自用_amateur

1 作業要求 輸入圖像為: 普通 A4紙,上有手寫的如下信息: 學號 手機號 身份證號 所有輸入格式一致,數字不粘連,但是拍照時角度可能不正。 輸出: 每個主要步驟的輸出結果,包括對 A4紙的矯正結果,行的切割,以及單個字符的切割結果。 對 A4紙上信息進行識別,以 xlsx 格式保存。

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