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.
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
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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)測函數(shù),根據(jù)模型得到預(yù)測結(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,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)測函數(shù),根據(jù)模型得到預(yù)測結(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
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′問題描述: 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
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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
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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
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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
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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
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