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線性逼近表

遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :

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常用算法大合集；包括插值、查找、常微分方程組求解、多項(xiàng)工與連分式函數(shù)計(jì)算、非線性方程與方程組求解、復(fù)數(shù)運(yùn)算、漢字操作、基本圖形操作、極值問(wèn)題、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、矩陣運(yùn)算、擬合與逼近、排序

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數(shù)值分析中實(shí)現(xiàn)對(duì)給定數(shù)表進(jìn)行插值、曲面擬合、逼近

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基于多分辨分析的遞階逼近思想,采用正交小波網(wǎng)絡(luò)研究了輸入樣本空間分布非均勻時(shí)非線性系統(tǒng)的辨識(shí)問(wèn)題. 重點(diǎn)討論了樣本非均勻時(shí)網(wǎng)格系的設(shè)計(jì)問(wèn)題,并給出了基于該網(wǎng)格系的在線遞階辨識(shí)算法. 最后利用正

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常用算法的C程序。主要內(nèi)容包括多項(xiàng)式的計(jì)算、復(fù)數(shù)運(yùn)算、隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生、矩陣運(yùn)算、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算、線性代數(shù)方程組的求解、非線性方程與方程組的求解、插值與逼近、數(shù)值積分、常微分方程組的求解、數(shù)據(jù)

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