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灰色預(yù)測(cè)模型

  • Intro/: Directory containing introductory examples. HelloWorld.c A simple program that draws a bo

    Intro/: Directory containing introductory examples. HelloWorld.c A simple program that draws a box and writes "Hello World" in HelloWorld.f it. data The data file for the introductory progressive example. Lines.c Reads the data from file "data" and plots just the curve with Lines.f no labels, viewport or anything indicating quantity or units. Viewport.c Restricts the graph to a viewport and frames the viewport, Viewport.f leaving the remainder of the area for labels, etc. CharLbls.c Adds labels for the chart title, X-axis title, and Y-axis CharLbls.f title. Tics.c Adds tic marks to the viewport edges, but since clipping was Tics.f not set correctly, tics extend outside the viewport. Clip.c Sets clipping such that tic marks are clipped at the viewport Clip.f boundaries. TicLabels.c Adds numeric tic labels to the graph this is the final TicLabels.f installment of the progressive example.

    標簽: introductory HelloWorld containing Directory

    上傳時間: 2016-03-29

    上傳用戶:exxxds

  • C針對模式識別問題H描述了支持向量機的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機方法H用于降低訓練時間和減少計算復雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓練算法分塊法I

    C針對模式識別問題H描述了支持向量機的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機方法H用于降低訓練時間和減少計算復雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD., 分類法I一次性求解等多類別分類方法@最后給 出了污水生化處理過程運行狀態(tài)監(jiān)控的多類別分類實例@作為結構風險最小化準則的具體實現(xiàn)H支持向量機具有 全局最優(yōu)性和較好的泛化能力

    標簽: PI 支持向量機 OD 模式識別

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:Ants

  • 多項式曲線擬合 任意介數(shù) Purpose - Least-squares curve fit of arbitrary order working in C++ Builder 2007 as

    多項式曲線擬合 任意介數(shù) Purpose - Least-squares curve fit of arbitrary order working in C++ Builder 2007 as a template class, using vector<FloatType> parameters. Added a method to handle some EMathError exceptions. If do NOT want to use this just call PolyFit2 directly. usage: Call PolyFit by something like this. CPolyFit<double> PolyFitObj double correlation_coefficiant = PolyFitObj.PolyFit(X, Y, A) where X and Y are vectors of doubles which must have the same size and A is a vector of doubles which must be the same size as the number of coefficients required. returns: The correlation coefficient or -1 on failure. produces: A vector (A) which holds the coefficients.

    標簽: Least-squares arbitrary Purpose Builder

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:宋桃子

  • 1) 已知x=[1:15], y=[12 34 56 78 99 123 165 198 243 277 353 345 303 288 275], 用多項式進行擬合

    1) 已知x=[1:15], y=[12 34 56 78 99 123 165 198 243 277 353 345 303 288 275], 用多項式進行擬合,給出擬合多項式,(所選擬合多項式階數(shù)不同,擬合結果不同,請你選擇適當?shù)碾A數(shù)進行擬合),并繪出原始數(shù)據(jù)點、擬合曲線和95%置信區(qū)間(confidence bounds)的圖形 . 2) 根據(jù)下面數(shù)學模型建立仿真模型,并在一個示波器中把它們的波形仿真出來。

    標簽: 123 165 198 243

    上傳時間: 2016-04-16

    上傳用戶:13681659100

  • unix/linux系列中select模型的經(jīng)典代碼

    unix/linux系列中select模型的經(jīng)典代碼,可惜不是c++寫的。

    標簽: select linux unix 模型

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:fredguo

  • 實現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼,并存入目標文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標文件(哈夫曼碼文件)進行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。

    標簽: 186 字符 13 64

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • 本課程設計是基于C語言的

    本課程設計是基于C語言的,綜合運用了光電原理知識,以及建模原理知識等,將本課程設計基本理論所給出的光電成像器件電子光學系統(tǒng)計算機輔助設計的物理模型與數(shù)學模型轉化為可以實際進行數(shù)值計算的CAD程序軟件系統(tǒng)。以此可以用來計算確定具有多個平圓孔闌電極的像增強器電子光學成像系統(tǒng)的空間電場分布,從而可以分析電子運動軌跡以及電子光學系統(tǒng)的成像參數(shù)。

    標簽: C語言

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:jichenxi0730

  • Ising模型

    Ising模型,模擬無磁場鐵磁性物質相變。vc控制臺,c的隨機數(shù)不太好用,用Fortran改寫計算會快很多。

    標簽: Ising 模型

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:bjgaofei

  • 云模型發(fā)生器 包括基本云發(fā)生器

    云模型發(fā)生器 包括基本云發(fā)生器,x條件云發(fā)生器,y條件云發(fā)生器 現(xiàn)已用于數(shù)據(jù)挖掘等基本領域

    標簽: 發(fā)生器 云模型

    上傳時間: 2016-07-21

    上傳用戶:jackgao

  • 卡爾曼濾波算法C++

    卡爾曼濾波算法C++,采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型,利用前一時刻地估計值和現(xiàn)時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計,求出現(xiàn)時刻的估計值。

    標簽: 卡爾曼 濾波算法

    上傳時間: 2016-08-03

    上傳用戶:我們的船長

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