動(dòng)態(tài)聚類k-means演算 將輸入在程式中的數(shù)據(jù)資料 給予適當(dāng)?shù)姆秩?/p>
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：離殤
Matcom是mathTools公司推出的一個(gè)能將M文件轉(zhuǎn)化成相同功能C++代碼的工具。相比Matlab自帶的編譯器Compiler，用Matcom轉(zhuǎn)化代碼要簡(jiǎn)單和方便得多。本文將結(jié)合作者編程經(jīng)驗(yàn)，以VC6.0和Matcom為例，詳細(xì)介紹如何利用Matcom進(jìn)行VC與Matlab的聯(lián)合編程。
標(biāo)簽： mathTools Compiler Matcom Matlab
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：wl9454
一個(gè)用自適應(yīng)維納FIR濾波器消除腦電波中的干擾（轉(zhuǎn)）
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：阿四AIR
uclinux2.4中自帶了sl811的驅(qū)動(dòng)，當(dāng)用戶使用時(shí)需對(duì)其做一些修改。本程序是邵仕泉、張紅雨針對(duì)自己的應(yīng)用在原有程序基礎(chǔ)上修改的，在與原程序?qū)φ蘸罂砂l(fā)現(xiàn)修改工作有很多，這可以作為參考，幫助讀者寫出自己的sl811驅(qū)動(dòng)。
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：moerwang
大學(xué)期間寫的一個(gè)簡(jiǎn)單的詞法分析器,通過(guò)輸入符合自定義語(yǔ)法規(guī)則的程序,得到分析的二元組
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶：wangzhen1990
用于自適應(yīng)控制的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼，輸入是誤差和誤差變化率。
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制 模糊神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：小草123
自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，競(jìng)爭(zhēng)是這樣進(jìn)行的：對(duì)于“贏”的那個(gè)神經(jīng)元c，在其周圍Nc的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程就是網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行自適應(yīng)、自組織的過(guò)程，經(jīng)過(guò)一定次數(shù)的訓(xùn)練以后，網(wǎng)絡(luò)能夠把拓?fù)湟饬x下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節(jié)點(diǎn)上。網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性降維映射結(jié)構(gòu)：它是受視網(wǎng)膜皮層的生物功能的啟發(fā)而提出的。~..~
標(biāo)簽： Kohonen 自組織 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
本書(shū)總結(jié)了歷屆國(guó)際奧林匹克競(jìng)賽（IOI）的試題特點(diǎn)及我國(guó)參賽選手的培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。書(shū)中許多例題取自歷屆大賽的試題及中國(guó)隊(duì)選手的訓(xùn)練題目，針對(duì)問(wèn)題講解了解題的關(guān)鍵思路及如何靈活運(yùn)用有關(guān)的算法知識(shí)。
標(biāo)簽： IOI 試題 國(guó)際 競(jìng)賽
上傳時(shí)間： 2015-03-19
上傳用戶：zhyiroy
myfft是一個(gè)自編matlab函數(shù)，將輸入的采樣頻率個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)后，取出表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行fft分析，繪制出時(shí)頻波形進(jìn)行比較分析
標(biāo)簽： matlab myfft 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：lizhen9880
開(kāi)發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說(shuō)明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認(rèn)為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無(wú)教師的聚類方法。
標(biāo)簽： Self-Organizing feature Matlab Map
上傳時(shí)間： 2015-03-19
上傳用戶：杜瑩12345
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