本程序的要求是已知幾個(gè)節(jié)點(diǎn)x及節(jié)點(diǎn)函數(shù)f（x），要求近似函數(shù)！只要輸出每點(diǎn)函數(shù)，對(duì)角線上的值，和最后一行的值，為繼續(xù)插值準(zhǔn)備！ 例如：0.00 0.00000 0.20 0.20134 0.30 0.30452 0.50 0.52110 得到結(jié)果：0.00000 0.20134 1.006700 0.30452 0.083666 0.52110 1.082900 0.170333 0.173334 f(0.230000)=0.249337 Rx(0.230000)=-1.46917e-09f
標(biāo)簽： 節(jié)點(diǎn) 程序 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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gbas游戲1832 - Rockman EXE 5 Team of Blues (J)
標(biāo)簽： Rockman Blues gbas 1832
上傳時(shí)間： 2015-02-27
上傳用戶：qq521
利用RTOS機(jī)制實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)中的質(zhì)量，阻尼等...也可利用鍵盤輸入m，k，c，來改變sin波的位移量
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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這是利用RTOS去實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)，這是方波的
上傳時(shí)間： 2014-08-13
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周立功公司的arm學(xué)習(xí)板附送的MODEM驅(qū)動(dòng)例程
標(biāo)簽： MODEM arm 驅(qū)動(dòng)
上傳時(shí)間： 2015-03-03
上傳用戶：ywqaxiwang
~{4rLlOB~}php+mysql~{UPF8GsV0T44zBk~} ~{Q]J>5XV7~} http://job.datianxia.com
標(biāo)簽： datianxia rLlOB mysql http
上傳時(shí)間： 2015-03-03
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樸素貝葉斯分類器（Navie Bayesian Classifier）識(shí)別鼠標(biāo)輸入的字母A～J
標(biāo)簽： Classifier Bayesian Navie 貝葉斯
上傳時(shí)間： 2015-03-08
上傳用戶：chfanjiang
j讀寫模塊的源程序范例,能實(shí)現(xiàn)非接觸IC卡的所有功能.
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：lvzhr
Visual Foxpro開發(fā)之＜＜學(xué)生管理系統(tǒng)＞＞，可做學(xué)習(xí)或?qū)W校教學(xué)參考使用
標(biāo)簽： Visual Foxpro 管理系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：源碼3
Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
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