/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預(yù)測(cè)分析--本算法只適用于受周期變化或者波動(dòng)影響的數(shù)據(jù) * 權(quán)值移動(dòng)平均算法 * 本期預(yù)測(cè)值=（前期值*權(quán)數(shù)）求和/n * * 默認(rèn)權(quán)值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權(quán)值和必須=權(quán)值集合.length */
標(biāo)簽： jakcy_wu wujichun author 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶：weiwolkt
影像中角落的偵測(cè)-主要是機(jī)器視覺當(dāng)中很重要的一環(huán) 因?yàn)榻锹涞母淖兓蚴亲兓梢詡蓽y(cè)出來(lái)當(dāng)做影像變化的特徵
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上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：kernaling
該程序?qū)崿F(xiàn)的是n位全加器，首先用與非門實(shí)現(xiàn)一位全家器，最后實(shí)現(xiàn)n位的全加器。
上傳時(shí)間： 2015-04-18
上傳用戶：fandeshun
該程序?qū)崿F(xiàn)的N位全減器，首先實(shí)現(xiàn)一位的減法器，之后實(shí)現(xiàn)N位全減器。
上傳時(shí)間： 2015-04-18
上傳用戶：moerwang
本程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問(wèn)題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)說(shuō):假設(shè)有N個(gè)獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對(duì)多數(shù)投票法,再假設(shè)每個(gè)子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯(cuò)誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯(cuò)誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當(dāng)p<1/2時(shí) Perr 隨N增大而單調(diào)遞減. 在工程化設(shè)計(jì)中,先設(shè)計(jì)并訓(xùn)練數(shù)目較多的子網(wǎng),然后從中選取少量最佳子網(wǎng)形成表決系統(tǒng),可以達(dá)到任意高的泛化能力。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子網(wǎng) 程序 C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2015-05-03
上傳用戶：kiklkook
這是一篇介紹藍(lán)芽收發(fā)器IC測(cè)試的相關(guān)文章,蠻有用的文章
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上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：asdkin
本書第一部分講述的是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)接口N e t B I O S、重定向器以及通過(guò)重定向器進(jìn)行的各類 網(wǎng)絡(luò)通信。盡管本書大部分內(nèi)容均圍繞Wi n s o c k編程這一主題展開，但是， A P I比起Wi n s o c k 來(lái)，仍然具有某些獨(dú)到之處
標(biāo)簽： 分 定向 網(wǎng)絡(luò)接口 編程
上傳時(shí)間： 2015-07-08
上傳用戶：戀天使569
任意N進(jìn)制分頻器的標(biāo)準(zhǔn)VHDL代碼（原創(chuàng)）
標(biāo)簽： VHDL N進(jìn)制 分頻器 代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：洛木卓
本設(shè)計(jì)以AT89C52為核心,充分利用AT89C52的三個(gè)定時(shí)/計(jì)時(shí)器,采用測(cè)量N個(gè)周期信號(hào)波形的算法.實(shí)現(xiàn)了頻率,周期高精度的測(cè)量.
上傳時(shí)間： 2015-09-24
上傳用戶：上善若水
基于決策樹的n則交叉驗(yàn)證分類器 （決策樹程序直接調(diào)用matlab中的） crossvalidate.m N則交叉驗(yàn)證程序，N可選 NDT.mat 含9個(gè)國(guó)際公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，已做過(guò)標(biāo)么處理，可直接使用 專業(yè)
標(biāo)簽： crossvalidate matlab 決策樹 交叉驗(yàn)證
上傳時(shí)間： 2013-12-29
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