預(yù)測(cè)得到最優(yōu)代謝通量分布而進(jìn)行最適單基因敲除的例程
資源簡(jiǎn)介：預(yù)測(cè)得到最優(yōu)代謝通量分布而進(jìn)行最適單基因敲除的例程
上傳時(shí)間： 2016-03-22
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資源簡(jiǎn)介：預(yù)測(cè)達(dá)到代謝通量最優(yōu)分布而進(jìn)行雙基因敲除的matlab例程
上傳時(shí)間： 2014-05-29
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資源簡(jiǎn)介：基于MATLABD的線(xiàn)性二次型最優(yōu)控制設(shè)計(jì).二次型最優(yōu)控制設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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資源簡(jiǎn)介：最優(yōu)分解：將正整數(shù)n分解為若干互不相同的自然數(shù)的和，且使這些自然數(shù)的乘積最大
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介：使用基于約束的化學(xué)計(jì)量模型進(jìn)行代謝通量可變性分析的例程
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介：優(yōu)化法求救方程最小值或最優(yōu)解 matlab命令窗口會(huì)出現(xiàn)幾個(gè)諸如以下結(jié)果的數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2017-03-21
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資源簡(jiǎn)介：F2812 fft 源程序 TI例程。作DSP的新手參考TI的例程是最快的學(xué)習(xí)途徑。
上傳時(shí)間： 2014-11-29
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資源簡(jiǎn)介：最小二乘法的例程,可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性擬合.由于源碼較短只能進(jìn)行直線(xiàn)擬合,曲線(xiàn)擬合的源碼我稍后上傳.
上傳時(shí)間： 2015-08-08
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資源簡(jiǎn)介：優(yōu)龍ARM9開(kāi)發(fā)板ST2410的例程，ADS編譯環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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資源簡(jiǎn)介：自己寫(xiě)的關(guān)于粒子群算法求函數(shù)最小值的例程，簡(jiǎn)單易懂，對(duì)理解算法有很大幫助
上傳時(shí)間： 2016-02-10
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資源簡(jiǎn)介：TMS320VC5509實(shí)現(xiàn)DMA傳輸?shù)淖詈?jiǎn)單的例程，從DARAM到DARAM，最適合初學(xué)者
上傳時(shí)間： 2014-11-30
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資源簡(jiǎn)介：Model-based predictive control: a practical approach此程序?yàn)槟Ｐ皖A(yù)測(cè)控制的例程
上傳時(shí)間： 2016-10-03
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資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)使用C8051F020單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)鐘芯片SD2000E操作以及對(duì)單片機(jī)內(nèi)部FLASH進(jìn)行讀寫(xiě)的例程。操作時(shí)鐘時(shí)采用了模擬時(shí)序的方式而不是常規(guī)的中斷方式。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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資源簡(jiǎn)介：使用最小積分整定計(jì)算PID系數(shù)的例程，根據(jù)給出的傳遞函數(shù)，計(jì)算最佳的調(diào)整系數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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資源簡(jiǎn)介：單片機(jī)學(xué)習(xí)的例程.rar 學(xué)習(xí)單片機(jī)要從最基本的學(xué)起。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)很適合的單片機(jī)C程序，
上傳時(shí)間： 2017-06-20
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資源簡(jiǎn)介：實(shí)驗(yàn)描述：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的算法partition的具體實(shí)現(xiàn)。即通過(guò)該算法找到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)最優(yōu)分裂點(diǎn)，使得結(jié)果最優(yōu)。 算法思想： 1、 首先根據(jù)所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對(duì)CA矩陣中劃分點(diǎn)預(yù)先設(shè)在n-1處，并將屬性列分成兩個(gè)集合，TA和BA，TA...
上傳時(shí)間： 2015-06-04
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資源簡(jiǎn)介：人工魚(yú)群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚(yú)群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略，該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將 人工魚(yú)群算法應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，形成了人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)與 BP算法、模擬退化算法、進(jìn)...
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介：最優(yōu)潮流計(jì)算，matlab版，希望對(duì)電力系統(tǒng)仿真的同志有用！
上傳時(shí)間： 2013-12-03
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資源簡(jiǎn)介：前 言 供水最優(yōu)化與控制系統(tǒng)是應(yīng)用供水狀態(tài)宏觀模型、供水過(guò)程非線(xiàn)性規(guī)劃模型和管網(wǎng)最優(yōu)化特性曲線(xiàn)模型求得現(xiàn)有管網(wǎng)條件下各水廠(chǎng)瞬間出廠(chǎng)流量與楊程最優(yōu)值（連續(xù)最優(yōu)目標(biāo)），且用最優(yōu)控制模型實(shí)現(xiàn)最優(yōu)目標(biāo)。 仿真是依據(jù)上述模型和泵房機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行模型以...
上傳時(shí)間： 2016-03-24
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資源簡(jiǎn)介：動(dòng)態(tài)規(guī)劃下的最優(yōu)子序列問(wèn)題，對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法有更深的理解
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中減小誤差函數(shù)時(shí)最優(yōu)方向的確定和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。 首先論證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程,重點(diǎn)討論了減小誤差函數(shù)最優(yōu)方 向的確定方法,即如何保證步長(zhǎng)方向與負(fù)梯度方向一致,由此...
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶(hù)：金宜
資源簡(jiǎn)介：最優(yōu)多用戶(hù)檢測(cè)，即最大后驗(yàn)概率的算法，主要是用于多用戶(hù)檢測(cè)中
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶(hù)：lijinchuan
資源簡(jiǎn)介：加權(quán)最優(yōu)FIR濾波器，反對(duì)稱(chēng)FIR濾波器，微分FIR濾波器的matlab實(shí)現(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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資源簡(jiǎn)介：20 世紀(jì)70 年代以來(lái),人們從工業(yè)過(guò)程的特點(diǎn)出發(fā),尋找對(duì)模型精度要求不高而同樣能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量控制性能的方法,預(yù)測(cè)控制就是在這種背景下發(fā)展起來(lái)的。預(yù)測(cè)控制技術(shù)最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地結(jié)合了工業(yè)實(shí)際的要求,綜合效果好,已經(jīng)在理論和應(yīng)...
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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資源簡(jiǎn)介：構(gòu)建網(wǎng)上購(gòu)書(shū)最優(yōu)聯(lián)盟 此篇文章重在構(gòu)建囊括最多變量因素的網(wǎng)上購(gòu)書(shū)聯(lián)盟。計(jì)算最優(yōu)則變成了不斷測(cè)試不斷更改變量的統(tǒng)計(jì)型問(wèn)題。而聯(lián)盟要求的最低構(gòu)建要素是：  聯(lián)盟中心到站點(diǎn)的運(yùn)輸費(fèi)用應(yīng)該是隨訂購(gòu)數(shù)目的增加而增加，而物品的單價(jià)應(yīng)隨訂購(gòu)的數(shù)...
上傳時(shí)間： 2015-05-27
上傳用戶(hù)：busterman
資源簡(jiǎn)介：電力系統(tǒng)無(wú)功補(bǔ)償容量最優(yōu)分布數(shù)值算法的研究,電力系統(tǒng)無(wú)功補(bǔ)償容量最優(yōu)分布數(shù)值算法的研究
上傳時(shí)間： 2015-06-10
上傳用戶(hù)：小寶愛(ài)考拉
資源簡(jiǎn)介：屋檐的水槽 問(wèn)題的背景 最優(yōu)配料問(wèn)題 摘要 20世紀(jì)以來(lái)，科學(xué)技術(shù)得到了飛速發(fā)展，數(shù)學(xué)也在這個(gè)發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮了它不可替代的作用，同時(shí)它自身也得到了空前的發(fā)展。由于計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展和普及，大大增強(qiáng)了數(shù)學(xué)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的能力。 我們經(jīng)常使用模型的思...
上傳時(shí)間： 2014-12-08
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資源簡(jiǎn)介：貝葉斯分類(lèi)器是一種最優(yōu)分類(lèi)器，它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類(lèi)別的概率密度函數(shù)，然后基于最小錯(cuò)誤率分類(lèi)準(zhǔn)則進(jìn)行分類(lèi)。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因?yàn)檎龖B(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題。幸運(yùn)的是，參數(shù)估計(jì)問(wèn)題已經(jīng)被很...
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶(hù)：葉山豪
資源簡(jiǎn)介：任意點(diǎn)擊 確定顧客目標(biāo)位置 可得到最優(yōu)的超市位置
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資源簡(jiǎn)介：通過(guò)隱馬爾可夫模型做詞性標(biāo)注,即給定一個(gè)句子,得到它的最優(yōu)詞性序列
上傳時(shí)間： 2016-01-25
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