使用正交多項(xiàng)式完成數(shù)據(jù)擬合。程序?qū)ψx入的gps采樣點(diǎn)完成曲線擬合。
標(biāo)簽： gps 正 多項(xiàng)式 數(shù)據(jù)擬合
上傳時(shí)間： 2013-12-05
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C++BUILDER 6.0 delphi 7 串口控件 由www.cppfans.com網(wǎng)站所提供 內(nèi)涵說明 非常好用
標(biāo)簽： BUILDER cppfans delphi 6.0
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一．Eclipse 簡介 二．Eclipse 組織 三．Eclipse 相關(guān)術(shù)語 四．Eclipse 平臺(tái) 五．EMF & GEF 介紹 六．關(guān)於Eclipse、SWT 和JFace 一個(gè)SWT 應(yīng)用程式的基礎(chǔ)材料 基本控制項(xiàng) 標(biāo)籤 文件 按鈕 事件監(jiān)聽器 複合控制項(xiàng) Shell 佈局管理器 FillLayout GridLayout GridData 15 建立一個(gè)執(zhí)行程式 為什麼使用SWT 七．OSGI 簡介 Eclipse 資源 附錄1 SWT 的內(nèi)幕？ 附錄2 相關(guān)網(wǎng)站 附錄3 外掛開發(fā)
標(biāo)簽： Eclipse ECLIPSE EMF GEF
上傳時(shí)間： 2015-11-30
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圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數(shù) 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W)：n為圖頂點(diǎn)數(shù),W為圖的帶權(quán)鄰接矩陣，不構(gòu)成邊的兩頂點(diǎn)之間的權(quán)用inf表示。顯示最小生成樹的邊及頂點(diǎn), Wt為最小生成樹的權(quán),Pp(:,1:2)為最小生成樹邊的兩頂點(diǎn),Pp(:,3)為最小生成樹的邊權(quán),Pp(:,4)為最小生成樹邊的序號(hào) 附圖,紅色連線為最小生成樹的圖 例如 n=6 w=inf*ones(6) w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3] w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6 [a,b]=mintreek(n,w)
標(biāo)簽： mintreek Kruskal Wt Pp
上傳時(shí)間： 2015-11-30
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％ RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)擬合 ％ 使用平臺(tái) - Matlab6.5
標(biāo)簽： Matlab RBF 6.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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合泰USB鍵盤程序，希望對(duì)初學(xué)者有幫助。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會(huì)有太大的障礙。
標(biāo)簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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用bcb所撰寫的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡易的training,雖無法解xor的問題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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SPSS是世界最為優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)工具之一,本書內(nèi)容包括一般線性模型\混合線性模型\多元線性回歸與曲線擬合\分類資料的回歸分析\因子分析與對(duì)應(yīng)等.
上傳時(shí)間： 2015-12-04
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