本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正確結果,且網絡之間的錯誤不相關,則表決系統發生錯誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當p<1/2時 Perr 隨N增大而單調遞減. 在工程化設計中,先設計并訓練數目較多的子網,然后從中選取少量最佳子網形成表決系統,可以達到任意高的泛化能力。
上傳時間： 2015-05-03
上傳用戶：kiklkook
求解定位方程組。并直接利用三元方程求出X,Y,Z時的誤差子函數
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：bruce
LCS（最長公共子序列）問題可以簡單地描述如下： 一個給定序列的子序列是在該序列中刪去若干元素后得到的序列。給定兩個序列X和Y，當另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時，稱Z是序列X和Y的公共子序列。例如，若X={A，B，C，B，D，B，A}，Y={B，D，C，A，B，A}，則序列{B，C，A}是X和Y的一個公共子序列，但它不是X和Y的一個最長公共子序列。序列{B，C，B，A}也是X和Y的一個公共子序列，它的長度為4，而且它是X和Y的一個最長公共子序列，因為X和Y沒有長度大于4的公共子序列。 最長公共子序列問題就是給定兩個序列X={x1,x2,...xm}和Y={y1,y2,...yn}，找出X和Y的一個最長公共子序列。對于這個問題比較容易想到的算法是窮舉，對X的所有子序列，檢查它是否也是Y的子序列，從而確定它是否為X和Y的公共子序列，并且在檢查過程中記錄最長的公共子序列。X的所有子序列都檢查過后即可求出X和Y的最長公共子序列。X的每個子序列相應于下標集{1,2,...,m}的一個子集。因此，共有2^m個不同子序列，從而窮舉搜索法需要指數時間。
上傳時間： 2015-06-09
上傳用戶：氣溫達上千萬的
* 用拉格朗日插值法依據N個已知數據點即使函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx-插值點第一坐標 * 輸出: 函數返回值所求插值點的第二坐標
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：fhzm5658
* 用埃特金插值法依據N個已知數據點計算函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx-插值點第一坐標 * eps--求解精度 * 輸出: 函數返回值所求插值點的第二坐標
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：maizezhen
* 用牛頓插值法依據N個已知數據點即使函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx-插值點第一坐標 * 輸出: 函數返回值所求插值點的第二坐標
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：亞亞娟娟123
范德蒙行列式求解方法,VANDER(X[],W[],Q[],N),在子過程Vander中實現。
上傳時間： 2015-08-29
上傳用戶：fnhhs
1.功能 用高斯方法計算n重積分(C語言) 2.參數說明 int n : 積分重數 int js[n] : js[k]表示第k層積分區間所劃分的子區間 void (*ss)() : 指向計算各層積分上、下限的函數名(用戶自編) double (*f)() : 指向計算被積函數值的函數名(用戶自編) double gaus() : 函數返回積分值 3.文件說明 gaus.c為函數程序 gaus0.c為主函數程序
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：731140412
在matlab中生成單邊指數調幅信號． y=amexpols(N,t0)Ｎ生成信號的點數，t0函數的起始點，y返回信號．
上傳時間： 2014-11-27
上傳用戶：ikemada
生成以t0為中心的雙指數調幅信號 y=amexpo2s(N,t0),N產生信號的點數，t0時間中心，y返回產生的信號．
上傳時間： 2015-09-19
上傳用戶：lindor
