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输入类相似性映射 矩阵可对角化的充分必要条件是什么?

2020-10-04知识12

线性代数中内积的概念

输入类相似性映射 矩阵可对角化的充分必要条件是什么?

如何设置端口映射 端口映射的几种方法 具体操作步骤如下:21131、首先点击[系统偏好设置5261]选项。2、然后单击[网络4102]选项。3、请参1653阅红色圆圈,它是当前计算机的内网 IP。4、然后单击浏览器选项。5、然后您可以再次输入路由器IP。6、然后单击[更多功能]选项。7、上面记住的内部网络IP输入地址。8、然后单击端口选项。9、然后选择要映射的端口,例如80。10、然后单击外部网络端口以设置外部网络的端口。11、设置并点击确定,设置为端口映射。

输入类相似性映射 矩阵可对角化的充分必要条件是什么?

矩阵A,满足A^2=A为什么它可以对角化老 因为 A^2=A,所以A的特征值只能是0或1,且有A(A-E)=0.所以r(A)+r(A-E)而r(A)+r(A-E)>;=r(A-A+E)=r(E)=n 所以r(A)+r(A-E)=n。所以 AX=0 的基础解系与(A-E)X=0 的基础解系含(n-r。

输入类相似性映射 矩阵可对角化的充分必要条件是什么?

自组织特征映射原理 自组织特征映射(SOFM)神经网络是由芬兰Helsinki大学T Kohonen教授于1981年提出的(Kohonen,1982)。它是一种无导师学习网络,能将任意模式的输入映射成一维或二维离散图形输出,并保持其拓扑结构的不变性(Kohonen,1988)。9.1.2.1 SOFM网络结构SOFM网络结构如图9.1所示(叶世伟,2004;Kohonen,2004),它是由输入层和竞争层组成的双层网络结构。输入层是一维的,具有N个节点,竞争层是一维或二维的,具有M个节点,两层的神经元位于网格节点上,以连接权值互连,SOFM网络所有输入与输出神经元是全连接的。图9.1 SOFM网络结构图9.1.2.2 SOFM聚类判据神经网络以向量间的距离作为聚类判据来比较相似性,常用的聚类判据有欧式距离法和余弦法(韩力群,2006)。(1)欧式距离法欧式距离计算如式(9.1)所示。向量间的欧式距离越小,向量相似性越大。若设定同类向量间的最大欧式距离为Q,则Q就是一个聚类判据,如图9.2(a)。高光谱遥感影像信息提取技术(2)余弦法向量余弦计算如式(9.2)所示。向量间夹角越小,余弦越大,向量相似性越大。若设定同类向量的最大夹角为E,同样E就是另一种聚类判据,如图9.2(b)。高光谱遥感影像信息提取技术图9.2 SOFM聚类。

既然有线性代数,并且世界上很多东西变量之间是非线性的,那么有非线性代数吗?如果有,用途是?

#聚类#端口映射#电子

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