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客戶分類；自組織特征映射；SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要：作為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)主要運(yùn)作模式的電子商務(wù), 突出地體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的典型特征———融合。本文在分析網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)融合以及電子商務(wù)的各種特征的基礎(chǔ)上, 就如何將融合理念貫穿于企業(yè)經(jīng)營管理的整個(gè)過程提出了若干具體

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常用算法大合集；包括插值、查找、常微分方程組求解、多項(xiàng)工與連分式函數(shù)計(jì)算、非線性方程與方程組求解、復(fù)數(shù)運(yùn)算、漢字操作、基本圖形操作、極值問題、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、矩陣運(yùn)算、擬合與逼近、排序

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自編的用于圖像特征提取的源程序,解壓后直接運(yùn)行就ok了

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針對SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮

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自己定義了一種有關(guān)聲音的特征

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該文件包含《線性代數(shù)方程組的求解》、《矩陣運(yùn)算》、《矩陣特征值與特征向量的計(jì)算》、《數(shù)值積分》等算法與C程序

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生物特征識別技術(shù)是為了進(jìn)行身份驗(yàn)證而采用自動(dòng)技術(shù)測量其身體特征或是個(gè)人行為特點(diǎn)

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Matlab提取主分量矩陣。程序設(shè)計(jì)步驟： 1、去均值 2、計(jì)算協(xié)方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值大于閾值的個(gè)數(shù) 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉

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常用算法的C程序。主要內(nèi)容包括多項(xiàng)式的計(jì)算、復(fù)數(shù)運(yùn)算、隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生、矩陣運(yùn)算、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、線性代數(shù)方程組的求解、非線性方程與方程組的求解、插值與逼近、數(shù)值積分、常微分方程組的求解、數(shù)據(jù)

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常用算法的C程序。主要內(nèi)容包括多項(xiàng)式的計(jì)算、復(fù)數(shù)運(yùn)算、隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生、矩陣運(yùn)算、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、線性代數(shù)方程組的求解、非線性方程與方程組的求解、插值與逼近、數(shù)值積分、常微分方程組的求解、數(shù)據(jù)

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