《表1 不同神经网络模型复杂度对比》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对于BCH码，我们选择系数权重小于0.8，以及权重系数大于1.2的边缘添加权重参数训练。两种码的模型复杂度对比如表1所示。
| 图表编号 | XD00157433000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.03.10 |
| 作者 | 杨祯琳 |
| 绘制单位 | 中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 不同网络模型的复杂度对比》2020.10.10
- 《表2 城市快递网络和同规模随机网络复杂特性对比》2020.12.01
- 《表4 复杂网络模型预测值与真实值统计分析》2020.10.01
- 《表3 不同模型的复杂度对比》2021.01.01
- 《表3 模型验证：基于社会网络分析的复杂大型铁路项目利益相关者研究》2020.10.15
- 《表4：扶贫效果地区分类：基于复杂网络模型的南疆四地州精准扶贫绩效水平评价》2021.01.01
- 《表1 档案管理绩效赋值：基于LKJ异常数据的复杂关联网络模型研究》2020.12.05
- 《表5 四种拟合模型：基于复杂网络的企业集团违约风险传染效应研究》2020.04.25
- 《表1 化工园区事故复杂网络模型的变量定义》2020.04.01
- 《表1 3种模型复杂度：快速的卷积神经网络算法及应用》2020.08.16
- 《表1 不同网络模型的检测精度和模型容量对比》2020.03.31
- 《表2 网络特征对比：基于复杂网络的机场群航线网络动态特征分析》2020.05.25
- 《表2 复杂环境下不同神经网络的鲁棒性对比》2019.10.01
- 《表2 不同模型性能对比：复杂环境下的车牌端到端识别》2019.10.25
- 《表1 不同卷积神经网络模型的对比》2019.09.01
- 《表3 不同网络结构复杂度对比》2019.05.28
- 《表5 各状态条件概率：面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型》2019.07.01
- 《表2 网络训练结果：基于深度学习的复杂化工过程软测量模型研究与应用》2019.02.01
- 《表1 网络模型参数：基于深度学习的复杂化工过程软测量模型研究与应用》2019.02.01
- 《表2 城市交通路网复杂网络模型路段重要度排序》2019.12.01