本文件為用C語言實現的可實現廣義異或問題的bp神經網絡算法。該問題是對標準異或問題的推廣。在標準異或問題中，輸入X1和X2取離散量-1或+1，在廣義異或問題中，輸入（X1,X2）可以在區間[-1，+1] X [-1, +1]內任意取值，而輸出為Y=sign(x1,x2)，其中sign()為符號函數，在區間[-1，+1] X [-1, +1]內隨機產生500個訓練樣本.本程序用標準BP網實現該分類問題.
上傳時間： 2015-05-03
上傳用戶：清風冷雨
用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進行account_test次的試驗中每一次的最優染色體，并且求出均值MV，和均方誤差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 對各個常量試驗參數進行設定 文件名 main_program 完成功能 完成一次試驗的計算 文件名 all_Noise 完成功能 計算TDOA值（由基站所測量的TDOA（受到噪聲的干擾）) 文件名 gen_ini_pop_arr 完成功能 產生染色體矩陣pop_arr，矩陣的1，2行為估計的x，y坐標，矩陣的3，4行為0。
標簽： account_test program TDOA 算法
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：shinesyh
用四階(定步長)龍格--庫塔法求解初值問題，其中一階微分方程未y =f(x,y)
標簽： 初值
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：zhengjian
用改進的歐拉方法求解初值問題，其中一階微分方程未y =f(x,y)
標簽： 初值
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：fnhhs
本程序用matlab生成白噪聲，并且基于一個離散線性隨機系統的模型生成了y(k)和x(k)，繪制出了x(k|k-1)和x(k)的對比曲線，求出了提前一步預報的誤差協方差陣的穩定值
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：yuchunhai1990
c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p－1 次多項式進行擬合，p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用，有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數，b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：變形金剛
//在tc3.0++在運行 //a數組用于隨機產生1-6數表示每個方格后面的圖形.用inita()函數來實現 //c數組用于記錄方格的狀態,用字符L(lock)表示沒有打開的方格 //D(delete)表示已消去的方格.O(open)表示打開的方格. //變量m表示按回車鍵的有效次數.也是記憶力參數,越小記憶力越好 //變量xpos,ypos用于表示當前光標所在的位置 //(x1,y1),(x2,y2)用于記錄打開的兩個方格的位置 //judge()函數用于控制光標范圍,使其不能移出長方形 //win()函數用于判斷游戲是否過關，通過判斷每個方格是否全是 D 狀態 //xago,yago 用于記錄移動前的位置 //ax,ay表示行列式的行與列,用它們來控制游戲的關數,ax位于3-6之間，ay位于4-7之間 //z來控制方格后的圖形 //第一關后面的圖形用1-6代表的圖形.第二關后面的圖形用0-9十個數。第三關后面的圖形用A-O十五個字母, //第四關后面的圖形用A-T二十一個字母
上傳時間： 2015-06-19
上傳用戶：hgy9473
* 本算法用最小二乘法依據指定的M個基函數及N個已知數據進行曲線擬和 * 輸入: m--已知數據點的個數M * f--M維基函數向量 * n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數進行曲線擬和的系數, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上傳時間： 2015-07-26
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* 用改進的歐拉方法求解初值問題，其中一階微分方程未y =f(x,y) * 初始條件為x=x[0]時,y＝y[0]. * 輸入: f--函數f(x,y)的指針 * x--自變量離散值數組(其中x[0]為初始條件) * y--對應于自變量離散值的函數值數組(其中y[0]為初始條件) * h--計算步長 * n--步數 * 輸出: x為說求解的自變量離散值數組 * y為所求解對應于自變量離散值的函數值數組
標簽： 初值
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：libinxny
D12+51 的USB1.1PC就用程序，VC版，可移值！
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：familiarsmile
