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(多元線性回歸方程除外)。 public override double forecast(double x) 預測函數(shù),根據(jù)模型得到預測結(jié)果 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)(決定系數(shù)),系數(shù)越接近1,數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標簽: CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間: 2015-11-25
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指數(shù)回歸方程 ExponentRegress.cs 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) 預測函數(shù),根據(jù)模型得到預測結(jié)果。 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)(決定系數(shù)),系數(shù)越接近1,數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標簽: ExponentRegress buildFormula override public
上傳時間: 2013-12-20
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意!該模型要求a與b的值要大于0!使用該模型時應注意驗證這個限制條件。我在實現(xiàn)模型時未加入任何出錯流程控制。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) 預測函數(shù),根據(jù)模型得到預測結(jié)果。 public override double computeR2()
標簽: HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間: 2014-11-30
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對數(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) 預測函數(shù),根據(jù)模型得到預測結(jié)果。 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)(決定系數(shù)),系數(shù)越接近1,數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標簽: LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時間: 2014-01-23
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掌握用Matlab軟件求解微分方程模型的解析解和數(shù)值解的方法
上傳時間: 2016-12-16
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這是SIR微分方程模型對初值問題的求解和作圖
上傳時間: 2013-12-22
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本文主要研究的是偏微分方程在數(shù)字圖像處理方面的應用。文章首先詳細闡 述了尺度空間的概念和性質(zhì),并以熱傳導方程所確定高斯尺度空間為例給出了連 續(xù)尺度空間與偏微分方程的聯(lián)系。接著文章由簡單的線性擴散方程開始,介紹了 非線性同質(zhì)擴散和非線性異質(zhì)擴散,不僅給出了相應的具體擴散方程模型,而且 對它們在圖像處理中的不同效果作了比較。
標簽: 偏微分方程 數(shù)字圖像處理 尺度 方面
上傳時間: 2014-01-04
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結(jié)構(gòu)方程理論指導,AMOS軟件操作指導。
標簽: 結(jié)構(gòu)方程模型 amos
上傳時間: 2022-07-26
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近年來,在鋼鐵材質(zhì)質(zhì)量檢測的研究領域,電磁無損檢測方法以其非破壞性和簡便快速的優(yōu)點取得了大量成果,然而對于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質(zhì)量檢測還存在許多難題.如用傳統(tǒng)檢測平臺檢測鋼鐵件硬度的檢測精度和速度都不夠理想。 基于上述情況,論文將先進的SOPC技術(shù)應用到鋼鐵件的電磁無損檢測中。SOPC技術(shù)將處理器、存儲器、IO接口、各種外圍設備等系統(tǒng)設計需要的部件集成到一個可編程邏輯器件上,構(gòu)建成一個可編程的片上系統(tǒng)。 論文詳細論述了基于FPGA的電磁無損檢測試驗裝置的理論基礎,并在此基礎上給出了總體設計方案。全文著重敘述了系統(tǒng)的模擬部分,系統(tǒng)配置以及軟件部分的整個設計過程。利用QuartusⅡ自定義外設和Avalon總線多主并行處理的特點,采用Vefilog HDL,語言實現(xiàn)激勵信號發(fā)生器和高速數(shù)據(jù)采集器,使得信號激勵和信號采集在同一片芯片中實現(xiàn),從而提高了信號及信號處理的精確度。由于電磁檢測對多種參數(shù)的敏感反應,必須抑制由此引入的多種因素的干擾,利用FIR數(shù)字濾波和相關(guān)方法從眾多的干擾信號中提取出有效信號的幅度和相位,同時利用NiosⅡC2H功能對濾波模塊進行硬件加速處理,大大提高了信號處理的速度。利用最小二乘法建立回歸方程模型進行無損檢測。最后運用此電磁無損檢測系統(tǒng)對軸承鋼的硬度進行了定性測試,取得了較好的檢測結(jié)果。 試驗結(jié)果表明,將SOPC技術(shù)應用到電磁無損檢測系統(tǒng)中,系統(tǒng)的檢測速度和檢測精度都有所提高,并使得整個系統(tǒng)在規(guī)模、可靠性、性能指標、開發(fā)成本、產(chǎn)品維護及硬件升級等多方面實現(xiàn)了優(yōu)化。
上傳時間: 2013-06-04
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結(jié)構(gòu)方程模型必備,可用于路徑分析,結(jié)構(gòu)方程分析,中介效應、調(diào)節(jié)效應分析等
標簽: MPLUS
上傳時間: 2019-09-30
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