灰色系統(tǒng)預(yù)測模型以及建模，通過輸入樣本，可實(shí)現(xiàn)樣本統(tǒng)計(jì)輸出
標(biāo)簽： 灰色系統(tǒng) 建模 預(yù)測模型
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：bakdesec
一片介紹雙估計(jì)的很好的文章。同時(shí)估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和模型參數(shù)，使用擴(kuò)展kalman filter和ukf方法，很有參考價(jià)值
標(biāo)簽： 動(dòng)態(tài)系統(tǒng) 狀態(tài) 模型參數(shù)
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶：ippler8
wdm驅(qū)動(dòng)開發(fā)設(shè)計(jì)手冊(cè)的完整源碼, 網(wǎng)上少有
標(biāo)簽： wdm 驅(qū)動(dòng) 手冊(cè)
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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一個(gè)感知器的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型,給出了分類曲線
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) 模型 分類
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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基于WiMAX IEEE 802.16e物理層規(guī)范的Simulink模型參考。
標(biāo)簽： Simulink 802.16 WiMAX IEEE
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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摘要:該文介紹基于Matlab/Simulink進(jìn)行雷達(dá)系統(tǒng)仿真的基本規(guī)范,開發(fā)了有關(guān)的雷達(dá)系統(tǒng)仿真模型庫,并在該平臺(tái)上對(duì)某 脈沖多普勒雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,給出了仿真結(jié)果和分析"為今后在Matlab/Simulink上開發(fā)大規(guī)模雷達(dá)系統(tǒng)仿真模型庫和 仿真復(fù)雜雷達(dá)系統(tǒng)打下基礎(chǔ)"該文的工作不但克服了在工作站上用SPW等系統(tǒng)仿真軟件進(jìn)行雷達(dá)系統(tǒng)仿真投入大!推廣 難的不足,又克服了利用高級(jí)語言編寫雷達(dá)系統(tǒng)軟件通用性差!難度高!周期長的缺點(diǎn)" 關(guān)鍵詞:規(guī)范 仿真 雷達(dá)系統(tǒng)
標(biāo)簽： Matlab Simulink 仿真 雷達(dá)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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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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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(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： ExponentRegress buildFormula override public
上傳時(shí)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(shí)應(yīng)注意驗(yàn)證這個(gè)限制條件。我在實(shí)現(xiàn)模型時(shí)未加入任何出錯(cuò)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(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果。 public override double computeR2()
標(biāo)簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時(shí)間： 2014-11-30
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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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