本程序計算的是由U18(18/4)表計算混料均勻設計5水平18次試驗的情況 具體算法可以參照《正交與均勻試驗設計(方開泰,馬長興著,科學出版社出版)》一書144頁開始的混料均勻設計一節。 或參見算法描述文檔。
標簽: U18 計算 18 程序
上傳時間: 2014-11-30
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基于基本遺傳算法的函數最優化 */ /* 同濟大學計算機系 王小平 2000年5月
標簽: 2000 算法 函數 大學
上傳時間: 2016-06-03
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基于C語言的圖形函數庫的源代碼 同濟大學計算機系 王小平 2000年5月
標簽: 2000 C語言 圖形 函數庫
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基于89s52的最小系統按鍵音樂計時系統
標簽: 89s52 系統
上傳時間: 2013-12-12
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用MATLAB實現正交頻分復用(OFDM)信道的模擬
標簽: 正交頻分復用 信道 模擬
上傳時間: 2013-12-27
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這是用電子檔的方式交i簡單輕松的學Delphi!
標簽: Delphi 電子 方式
上傳時間: 2014-01-02
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給出一個由非0整數組成的序列a1,a2,…,an, 設計遞歸算法求其中由同號整數組成的最長連續段(稱為最長同號連續段)的長度。
標簽: 整數 an 序列 遞歸
上傳時間: 2013-12-24
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基于多分辨分析的遞階逼近思想,采用正交小波網絡研究了輸入樣本空間分布非均勻時非線性系統的 辨識問題. 重點討論了樣本非均勻時網格系的設計問題,并給出了基于該網格系的在線遞階辨識算法. 最后利用正 交小波網絡分別對非線性靜態和動態系統進行了仿真辨識.
標簽: 遞階 正 樣本 網格
上傳時間: 2014-11-26
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提出了一種基于小波神經網絡整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時頻局部特性,神經網絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優勢,采用規 范正交的小波函數作為神經網絡的基函數構成小波神經網絡,該網絡兼有小波函數的緊 支性、波動性以及神經網絡的非線性映射能力,自學習、自適應能力等優點,滲碳爐控制實 驗結果表明,用該方法整定的PID 控制系統收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
標簽: PID 函數 神經網絡 小波神經網絡
上傳時間: 2014-01-15
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指出了非線性動態信號參數辨識的重要性;分析了目前采用的方法的不足;對非正交復Morlet小波滿足Mercy條件和再生性的命題作了證明;用復Morlet小波構建出一種核函數,與主分量分析方法相結合,對非線性動態信號進行參數辨識和預測;仿真結果驗證了該方法的正確性和有效性,表明該方法具有較好的理論價值和實用價值。
標簽: Morlet Mercy 非線性 動態信號
上傳時間: 2016-06-27
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