橢圓擬合的相關(guān)介紹與數(shù)學(xué)運(yùn)算方法，包括說(shuō)明文檔及源碼、和測(cè)試數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2015-05-02
上傳用戶(hù)：我們的船長(zhǎng)
Form1.cs是應(yīng)用聚類(lèi)算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通過(guò)兩個(gè)參數(shù)EPS和MinPts調(diào)節(jié)聚類(lèi)。DBSCAN.cs是全部算法的實(shí)現(xiàn)文件，聚類(lèi)算法的進(jìn)一步信息請(qǐng)參考“數(shù)據(jù)挖掘”或者相關(guān)書(shū)籍。聚類(lèi)示例數(shù)據(jù)來(lái)自于sxdb.mdb，一個(gè)Access數(shù)據(jù)庫(kù)。
標(biāo)簽： Density-Based Application Clustering Spatical
上傳時(shí)間： 2015-05-26
上傳用戶(hù)：三人用菜
利用已知控制點(diǎn)坐標(biāo)和方位角，根據(jù)平差原理開(kāi)發(fā)了一種好的附合導(dǎo)線(xiàn)網(wǎng)平差計(jì)算程序，該程序在工程方面有很好的應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2015-05-29
上傳用戶(hù)：離殤
< 數(shù)據(jù)挖掘--實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及java實(shí)現(xiàn)> 一書(shū)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí),作者陳述了自動(dòng)挖掘模式的基礎(chǔ)理論,并且以java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了具有代表性的各類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘方法.例如:classifier中的ZeroR.OneR.NaiveBayes.DecisionTable.IBK.C45,還有聚類(lèi),數(shù)據(jù)預(yù)處理等.
標(biāo)簽： java class 數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間： 2015-06-07
上傳用戶(hù)：zmy123
這是一個(gè)好的建模學(xué)習(xí)資料,趕快下載吧, 數(shù)學(xué)建模十大算法 ( 包含:蒙特卡羅算法、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、 插值等數(shù)據(jù)處理算法、線(xiàn)性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類(lèi)問(wèn)題、 圖論算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法、 最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、 網(wǎng)格算法和窮舉法、一些連續(xù)離散化方法、數(shù)值分析算法、圖象處理算法）
標(biāo)簽： 算法 建模 參數(shù)估計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-07-26
上傳用戶(hù)：xauthu
直線(xiàn)擬合的幾種算法，其中包括線(xiàn)性最小二乘，和兩種不同目標(biāo)函數(shù)的非線(xiàn)性最小二乘，用于比較這些方法的優(yōu)劣，另外matlab中說(shuō)的robust least squares方法沒(méi)有找到，希望有朋友能給穿一下：）
上傳時(shí)間： 2014-06-18
上傳用戶(hù)：大三三
合眾達(dá)公司有關(guān)DSP的常用例程源代碼實(shí)現(xiàn)，非常全面典型，幫助初學(xué)者快速掌握開(kāi)發(fā)技巧和方法．
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶(hù)：
企業(yè)合通管理系統(tǒng)以企業(yè)合同為主線(xiàn)，同時(shí)支持其他類(lèi)相關(guān)的合通管理。系統(tǒng)圍繞企業(yè)合同的整個(gè)生命周期，將合同簽約前評(píng)審、合同簽訂、合同執(zhí)行、合同變更、合同付款等等納入科學(xué)化，規(guī)范化管理，從而提高了管理效率和管理質(zhì)量，全程跟蹤合同執(zhí)行的全過(guò)程，為企業(yè)控制成本核算提供了有效的科學(xué)依據(jù)，輔助其及時(shí)發(fā)現(xiàn)管理上存在的主要問(wèn)題，尋求到降低商業(yè)往來(lái)成本的有效途徑，增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
標(biāo)簽： 管理系統(tǒng) 合同
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：qazxsw
提高衛(wèi)星通信信道傳輸效率的新途徑本 文 結(jié) 合 V SAT衛(wèi)星通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)中涉及衛(wèi)星通信傳輸技術(shù)極為重要的 信道編碼與調(diào)制解調(diào)方式，探討了各種新型的衛(wèi)星信道編碼與調(diào)制解調(diào)技術(shù)， 它們的原理及在衛(wèi)星通信中的應(yīng)用。在數(shù)字調(diào)制中，信號(hào)傳輸質(zhì)量主要取決于 比特差錯(cuò)率BER (Bit Error Rate)，因此要盡可能采用相同的每比特信號(hào)能量與 噪聲功率譜密度比(Eb/N.)的條件下，BER低的調(diào)制方式，以節(jié)省衛(wèi)星功率 另外頻帶利用率要盡可能的高，以節(jié)省寶貴的衛(wèi)星頻帶。本文還對(duì)各種不同的 差錯(cuò)編碼與調(diào)制技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和詳細(xì)的性能比較。
標(biāo)簽： 衛(wèi)星通信 SAT 信道傳輸 傳輸技術(shù)
上傳時(shí)間： 2015-09-16
上傳用戶(hù)：AbuGe
本文研究對(duì)彩色地圖圖象中的道路識(shí)別提取的問(wèn)題。討論了基于聚類(lèi)分析的一種按顏色分離地圖要素的算法，并對(duì)若干影響效果的問(wèn)題提出了修正和解決辦法。
上傳時(shí)間： 2015-09-21
上傳用戶(hù)：731140412
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