建設(shè)領(lǐng)域應(yīng)用軟件測評通用規(guī)范,規(guī)定應(yīng)用軟件的質(zhì)量要求和功能要求、建立應(yīng)用軟件的質(zhì)量模型、編寫測評大綱和測評計劃、實施測評等工作
標(biāo)簽: 應(yīng)用軟件 質(zhì)量 通用規(guī)范 模型
上傳時間: 2015-08-06
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一個可自我學(xué)習(xí)的人工智能小模型,可進行訓(xùn)練,也可進行提問
標(biāo)簽: 人工智能 模型
上傳時間: 2013-12-21
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對于mimo信道模型進行了仿真, 包含有詳細的說明
標(biāo)簽: mimo 信道模型 仿真
上傳時間: 2013-12-08
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應(yīng)用RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建函數(shù)模型,自己編寫的小程序,可以運行,與大家交流。
標(biāo)簽: RBF 網(wǎng)絡(luò) 函數(shù) 模型
上傳時間: 2014-11-27
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非線性參數(shù)估計的遺傳算法解?!斗蔷€性模型參數(shù)估計理論與方法》,武漢大學(xué)出版社。所列出的代碼為該書算例的具體實現(xiàn)。
標(biāo)簽: 非線性 參數(shù)估計 算法 模型
上傳時間: 2014-01-08
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混沌時間序列局域法多步預(yù)報模型.doc(有程序下載) 針對混沌時間序列預(yù)測中用加權(quán)一階局域法單步預(yù)報模型進行多步預(yù)報時計算量大且存在誤差累積效應(yīng)的不足,本文提出了基于相空間重構(gòu)技術(shù)的局域法多步預(yù)報模型,包括加權(quán)一階局域法多步預(yù)報模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)報模型。對幾種典型混沌序列的預(yù)測仿真表明,兩種模型對混沌時間序列的多步預(yù)報均較有效。
標(biāo)簽: 混沌 時間序列 局域
上傳時間: 2014-11-10
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非常好的粒子濾波程序:擴展卡爾曼模型下的序列追蹤
標(biāo)簽: 粒子濾波 程序 擴展 卡爾曼
上傳時間: 2015-08-09
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一個微分元模型PSO的MATLAB源碼,供參考.
標(biāo)簽: MATLAB PSO 微分 模型
上傳時間: 2015-08-10
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畢業(yè)設(shè)計時做的CLIPS生成UG模型代碼的源代碼,僅供參考
標(biāo)簽: CLIPS 畢業(yè)設(shè)計 模型 代碼
上傳時間: 2014-09-08
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PMSM直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的空間辨識,辨識出系統(tǒng)介次,和狀態(tài)空間模型,從而調(diào)節(jié)控制器參數(shù)
標(biāo)簽: PMSM 辨識 直接轉(zhuǎn)矩 控制系統(tǒng)
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