文法如下: (1)S->aAcBe (2)A->b (3)A->Ab (4)B->d 關(guān)於lr0的語(yǔ)法分析
上傳時(shí)間： 2015-11-22
上傳用戶(hù)：thinode
用全選主元高斯消去法求解N復(fù)系數(shù)階線(xiàn)性方程組AX=B
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶(hù)：ggwz258
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線(xiàn)性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿(mǎn)足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶(hù)：13215175592
雙曲線(xiàn)回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時(shí)應(yīng)注意驗(yàn)證這個(gè)限制條件。我在實(shí)現(xiàn)模型時(shí)未加入任何出錯(cuò)流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2()
標(biāo)簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶(hù)：youke111
對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿(mǎn)足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶(hù)：330402686
一個(gè)簡(jiǎn)單的b tree 實(shí)現(xiàn)代碼，可用于緩存數(shù)據(jù)，提高查詢(xún)速度
上傳時(shí)間： 2015-11-27
上傳用戶(hù)：it男一枚
b樣條插值，曲線(xiàn)逼近連續(xù)直線(xiàn)，任意選取
標(biāo)簽： 插值
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶(hù)：athjac
三個(gè)候選人A、B、C，根據(jù)投票者在選票上對(duì)他們編號(hào)的填寫(xiě)順序記分， !!!剛才傳的6.rar說(shuō)明寫(xiě)錯(cuò)了,我再傳一次
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：13160677563
This paper addresses a stochastic-#ow network in which each arc or node has several capacities and may fail. Given the demand d, we try to evaluate the system reliability that the maximum #ow of the network is not less than d. A simple algorithm is proposed "rstly to generate all lower boundary points for d, and then the system reliability can be calculated in terms of such points. One computer example is shown to illustrate the solution procedure.
標(biāo)簽： capacities stochastic addresses network
上傳時(shí)間： 2015-12-03
上傳用戶(hù)：xfbs821
This paper addresses a stochastic-#ow network in which each arc or node has several capacities and may fail. Given the demand d, we try to evaluate the system reliability that the maximum #ow of the network is not less than d. A simple algorithm is proposed "rstly to generate all lower boundary points for d, and then the system reliability can be calculated in terms of such points. One computer example is shown to illustrate the solution procedure.
標(biāo)簽： capacities stochastic addresses network
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：ggwz258
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