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2、使用步骤如下：1打开浏览器搜索“广东知网”并进入“知网空白”。2点击“办事服务”，3步选择“我要访问”或者“登录”，然后回到图书馆首页，在“ip端操作”中勾选需要使用的学校账号。3点击“教师引导”，4点击“传输文件”。3当选择需要使用的文件后，可以通过图书馆网站的链接找寻相应的文献。4当然，也可以在校园内进人，或者借公共电脑上下载电子文献。

3、使用方法

①在校园ip内使用，登录后即可使用知网资源。

②在校外获得学习的机会，可以从知网上查看、下载文献，不过这种登录是在校内无限制的，而非在校。另外，图书馆会提供线下阅读和下载文献服务。如果您想下载电子资料，请联系qq1734355497或者qq17965405497，谢谢！注：文章内容来源于微信公众号cnki同方智库更多精彩资讯，请持续关注平台后续文章!感谢您抽出·秒来阅读此文【论文推荐】刘宏军,陈宇.基于深度学习的高斯混合式随机振动分析[j].仪器仪表学报,2018,23

(3):97-106.作为一名从事仪器仪表研究工作的在校博士生、硕士生和本科生党支部获批国家奖学金，在学院团委组织部的大力支持下开展了“‘基于深度学习的高斯混合式随机振动分析”的实验研究。研究结果显示，当前高斯两种设备仪器仪表的主要功能是基于随机振动分析算法，并且基于深度学习方法对两个随机振动进行分析。但两种方法在不同情况下存在差异，因而导致两种设备参数的变化。以往发现在混合式随机振动模型中有很多模糊概念都会造成混乱，比如，在非线性模拟中可能会出现非线性误解，而在混合式随机振动模型中却可能会出现混乱，这也就造成了混合式随机振动问题的出现。另外，随着混合式随机振动的理论研究逐步被人们重视，但在这里仅提及到的是在非线性模拟中，这个理论模型只能处理几个模糊概念。这种状态在理论上是可以被应用于非线性随机振动的，但是在实验研究中也需要考虑，如果是基于深度学习方法（svm）的，则可能将这类模糊概念推广至理想情境。因此，对于非线性模拟的研究也需要更好地探求高斯混合式随机振动的理论框架与实验方法相结合，以达到更好地解决高斯混合式随机振动问题中复杂性和非线性误解的目的，并且这一目标是实现高斯混合式随机振动分析中的最佳路径和实践。本篇综述主要介绍了在线学习方法，包括在线学习和基于深度学习的混合式随机振动的理论研究；在线学习模型中的应用。1.基准方案：基准方法简述为使用随机振动模型对非线性的模糊概念进行了详细的描述，在线学习方法中包含了非线性模糊概念，并且对模糊概念的定义与分布进行了详尽阐释。

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