神经信息处理

数据挖掘技术在信息处理中的革新

随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，信息增长速度呈指数级增长。近几十年来，超大型数据库在超市销售、银行存款、天文学、行政办公和科学研究等领域广泛应用，使得传统分析方法显得力不从心。面对海量数据，急需一种高效的技术来提取有价值的信息和知识。数据挖掘技术因此应运而生，它能从大量的、不完整的、带有噪声和模糊的数据中，提炼出隐藏的模式和知识。

数据挖掘 3 2024-07-18

基于MFC的初级编程教程姓名和年龄信息处理

这份教程以最简单的编程方法演示了如何使用ADO技术处理包含姓名和年龄信息的数据项。它介绍了基本的ADO连接方式，包括创建.cpp和.h文件的步骤，非常适合新手学习MFC编程。

SQLServer 2 2024-07-19

海洋信息处理中的文本分类技术应用 (2008年)

文本分类是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容，将这一技术应用于海洋信息处理，已成为该领域研究的关键问题。详细探讨了文本分类技术在海洋信息处理中的应用，提出了关键的技术设计方案，介绍了改进的X2特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法。实验结果表明，该系统具有较高的准确率和查全率，能够满足我国“数字海洋”信息基础建设对信息处理应用的需求。

数据挖掘 2 2024-07-13

计算机信息处理技术在大数据时代下的应用

随着大数据时代的到来，计算机信息处理技术得到蓬勃发展，广泛应用于各领域。为了发挥其价值，应深入分析其发展现状和特征，提高大数据时代下信息处理质量。

算法与数据结构 2 2024-05-26

电子商务中关系数据库的时态信息处理

电子商务利用计算机、网络和远程通信技术实现商务过程的电子化、数字化和网络化。随着时间的积累，电子商务数据库存储了大量信息，传统数据库难以处理时态数据。本研究探讨了关系数据库在电子商务时态信息处理中的应用。

SQLServer 0 2024-08-24

MATLAB代码开发语音处理与神经网络应用

本项目利用神经网络开发语音识别系统，通过MATLAB实现线性预测编码（LPC）方法进行特征提取，以提高系统的波形分辨率。神经网络形式包括K最近邻居（KNN）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）及基于MFCC图像的方法。此外，还在Arduino 101硬件上实现了较小规模的ANN，利用MATLAB训练权重以驱动系统。

Matlab 2 2024-07-26

机器世界的数据处理与信息编码

数据进入机器世界后，经过加工编码处理。机器世界的核心任务是处理数据，其中包括字段（Field）、记录（Record）、文件（File）和关键字（Key）。例如，一个学生记录（990001，张立，20，男，计算机）就是一个包含多个字段的记录。学生文件是所有学生记录的集合。

MySQL 0 2024-08-10

BP神经网络的数据分类与语音特征信号处理

BP神经网络在数据分类与语音特征信号处理中的应用案例。

Matlab 0 2024-08-08

Matlab中的Shannon和Fisher信息在有限神经群体中的应用

香农代码的matlab，探讨了在有限神经群体中应用Shannon和Fisher信息的方法。该方法通过引入技术和计算手段，对信息理论的基础进行了创新性的应用和扩展。这些方法的发展，为理解神经群体中信息处理的复杂性提供了新的视角和工具。

Matlab 0 2024-08-22

SVM与神经网络在信息粒化时序回归预测中的应用

在当今计算机科学领域，机器学习技术已经成为数据分析和预测的核心。支持向量机（SVM）和神经网络作为两种重要模型，广泛应用于时序数据的预测。探讨了它们在信息粒化时序回归预测中的理论基础和应用。SVM通过核函数处理非线性关系，优化决策边界；神经网络特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过时间依赖性捕获数据特征。信息粒化技术将复杂数据转化为更易处理的粒度级别，有效提升模型解释性和预测精度。MATLAB提供了强大的支持，包括SVM回归训练和神经网络模型构建，为优化时序数据预测提供了实用解决方案。

算法与数据结构 1 2024-07-28