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計(jì)算方法中的根據(jù)給出的一組數(shù)值（x,y)構(gòu)造出相應(yīng)的方程

計(jì)算方法中的根據(jù)給出的一組數(shù)值（x,y)構(gòu)造出相應(yīng)的方程

標(biāo)簽： 計(jì)算方法數(shù)值方程

上傳時(shí)間： 2014-01-21

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最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.

最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.

標(biāo)簽： 輸出最小二乘法參數(shù)估計(jì) 遞推算法

上傳時(shí)間： 2014-07-12

上傳用戶(hù)：003030
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[] buil

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(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)越滿足該模型。

標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double

上傳時(shí)間： 2015-11-25

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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

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)越滿足該模型。

標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public

上傳時(shí)間： 2014-01-23

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用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.

用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.

標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce

上傳時(shí)間： 2015-12-02

上傳用戶(hù)：腳趾頭
′問(wèn)題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組中含有 n 個(gè)已排好序的數(shù)。試設(shè)計(jì)一個(gè) O(logn)時(shí)間的算法,找出X和Y的2n個(gè)數(shù)的中位數(shù)。例如

′問(wèn)題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組中含有 n 個(gè)已排好序的數(shù)。試設(shè)計(jì)一個(gè) O(logn)時(shí)間的算法,找出X和Y的2n個(gè)數(shù)的中位數(shù)。例如，當(dāng)n=7，X=[1，3，6，7，8，9，10]；Y=[2，4，5，11，12，13，14]時(shí)，X 和Y 的中位數(shù)是7。

標(biāo)簽： logn 數(shù)組算法

上傳時(shí)間： 2013-12-26

上傳用戶(hù)：咔樂(lè)塢
12864串口液晶,包含兩個(gè)文件:lcd.c與lcd.h. 調(diào)用 void printLCD(uint8 x,uint8 y,uint8 *fmt, ... ),即可將顯示的字符串發(fā)送到液晶屏顯示

12864串口液晶,包含兩個(gè)文件:lcd.c與lcd.h. 調(diào)用 void printLCD(uint8 x,uint8 y,uint8 *fmt, ... ),即可將顯示的字符串發(fā)送到液晶屏顯示

標(biāo)簽： uint lcd printLCD 12864

上傳時(shí)間： 2013-12-18

上傳用戶(hù)：朗朗乾坤
M值曲線即控制理論中的補(bǔ)靈敏度系數(shù)模的最大值。本例模型為：y=w+s

M值曲線即控制理論中的補(bǔ)靈敏度系數(shù)模的最大值。本例模型為：y=w+s

標(biāo)簽： 控制理論靈敏度模模型

上傳時(shí)間： 2013-12-23

上傳用戶(hù)：youlongjian0
擴(kuò)頻同步時(shí)頻域二維分布 R=[x,y] surf(R) x:-5:0.1:5 y:-0.01:0.005:0.1

擴(kuò)頻同步時(shí)頻域二維分布 R=[x,y] surf(R) x:-5:0.1:5 y:-0.01:0.005:0.1

標(biāo)簽： 0.1 0.005 surf 0.01

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶(hù)：yph853211
x,y,z的值不是非遞增的

x,y,z的值不是非遞增的，要求實(shí)現(xiàn)其為非遞增。

標(biāo)簽： 遞增

上傳時(shí)間： 2015-12-27

上傳用戶(hù)：change0329

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計(jì)算方法中的根據(jù)給出的一組數(shù)值（x,y)構(gòu)造出相應(yīng)的方程

最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.

一、一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=aX(3)+bX(2)+c*X(1)+d public override double[] buil

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

用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.

′問(wèn)題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組中含有 n 個(gè)已排好序的數(shù)。試設(shè)計(jì)一個(gè) O(logn)時(shí)間的算法,找出X和Y的2n個(gè)數(shù)的中位數(shù)。例如

12864串口液晶,包含兩個(gè)文件:lcd.c與lcd.h. 調(diào)用 void printLCD(uint8 x,uint8 y,uint8 *fmt, ... ),即可將顯示的字符串發(fā)送到液晶屏顯示

M值曲線即控制理論中的補(bǔ)靈敏度系數(shù)模的最大值。本例模型為：y=w+s

擴(kuò)頻同步時(shí)頻域二維分布 R=[x,y] surf(R) x:-5:0.1:5 y:-0.01:0.005:0.1

x,y,z的值不是非遞增的