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衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:dreamboy36

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:change0329

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

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    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-09-03

    上傳用戶:jjj0202

  • learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch­ ¬ ng 1:

    learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch­ ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch­ ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t­ ¬ ng tù nh­ viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch­ ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h­ íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch­ ¬ ng tr×nh ® ­ î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch­ ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ

    標簽: learningMatlab 172 199 173

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:lanwei

  • Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵

    Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵,是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式,通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計,使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難,目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1)學習模式——決定權重 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: 則任意兩個神經元j、i間的權重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數 ap(s):第p個模式的第s個要素(-1或1) wij:第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時,wij=0,即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經元輸出值的初始化 想起時,一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素(-1或1) 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值,其中,0意味t=0。 反復部分:對各神經元,計算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f()--Sgn() θi—神經元i發火閾值 反復進行,直到各個神經元的輸出不再變化。

    標簽: Hopfield 聯想

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:JasonC

  • 用matlab開發的人工免疫系統仿真程序

    利用aiNet執行資源聚類的算法分為兩部分:第一部分是aiNet學習算法,如上所述;第二部分是在獲得記憶細胞矩陣M和Ab-Ab之間的dij矩陣S基礎上,實現連通圖的剪枝聚類。 定義 1 無向連通圖G:在形態空間Sw上,以M中抗體對應的點為G的頂點,每對抗體之間的親和力dij為G中兩點連接邊的權值。 定義2 最小生成樹:包含連通圖G中所有頂點的一個子圖稱為G的一棵生成樹T。生成樹中所用邊的權值為生成樹的權。權最小的生成樹定義為最小生成樹(Minimum spanning tree,MST)。

    標簽: MATLAB 資源動態聚類

    上傳時間: 2015-05-12

    上傳用戶:weizhuofu

  • _Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Circuits_-_FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems_(2006)

    _Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Circuits_-_FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems_(2006)_-_DDU一些硬體設計教學文件

    標簽: Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Cir FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems cuits 2006

    上傳時間: 2013-08-20

    上傳用戶:lchjng

  • 滙編語言的一個應用實例﹐該程序的功能為統計學生信息的系統。

    滙編語言的一個應用實例﹐該程序的功能為統計學生信息的系統。

    標簽: 程序 系統

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:wlcaption

  • FPGA可促進嵌入式系統設計改善即時應用性能

    FPGA可促進嵌入式系統設計改善即時應用性能,臺灣人寫的,關于FPGA應用的技術文章

    標簽: FPGA 嵌入式 系統 性能

    上傳時間: 2013-08-20

    上傳用戶:liuwei6419

  • 自己做的一個普通詞法分析程序c語言環境終結符:e c j t u可擴展

    自己做的一個普通詞法分析程序c語言環境終結符:e c j t u可擴展

    標簽: c語言 程序 環境

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:SimonQQ

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