兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，learningrate 在迭代的過(guò)程中根據(jù)errorfunction的變化趨勢(shì)進(jìn)行調(diào)整。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：wang0123456789
數(shù)值計(jì)算方法，用MATLAB編的 高斯賽德爾設(shè)計(jì)實(shí)際例子的 迭代算法程序，
上傳時(shí)間： 2016-05-15
上傳用戶：CHINA526
這是數(shù)值方法中各種插值算法，三角分解，迭代算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，是自己編，且都能運(yùn)行，希望能對(duì)大家有所幫助。
上傳時(shí)間： 2014-08-15
上傳用戶：cylnpy
apriori算法的java代碼，APRRORI算法使用頻繁項(xiàng)性質(zhì)的先驗(yàn)知識(shí)，逐層搜索迭代，用K-項(xiàng)集產(chǎn)生(K+1)-項(xiàng)集。APRRORI算法的一個(gè)顯著特點(diǎn)是:利用APRIORI性質(zhì)，壓縮了頻繁項(xiàng)集，提高了算法的效率。
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：qilin
基于J2EE技術(shù)的網(wǎng)上商城系統(tǒng)構(gòu)建 本課題以國(guó)家8 6 3引導(dǎo)項(xiàng)目 ， 暨新疆自治區(qū)高新計(jì)劃項(xiàng)目 — 廣匯美居物流園網(wǎng)上 商城系統(tǒng)為背景。旨 在利用先進(jìn)的系統(tǒng)建模思想以及當(dāng)前流行的We b編程技術(shù)，將迭 代式、以用戶需求為驅(qū)動(dòng)和以構(gòu)架為中心的R U P統(tǒng)一開發(fā)過(guò)程的系統(tǒng)建模思想應(yīng)用到 電子商務(wù)系統(tǒng)模型的需求分析和設(shè)計(jì)的各個(gè)階段， 完整地實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的建模過(guò)程。 在 此基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題:數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)訪問(wèn)，MV C模式的應(yīng)用以及統(tǒng)計(jì) 信息的圖表顯示等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了具體的分析和實(shí)現(xiàn)。 本文利用I nt e 川 e 吸 的強(qiáng)大功能，借鑒國(guó)內(nèi)外電子商務(wù)方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，分析虛擬店 鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上拍賣的功能結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方式， 為廣匯美居物流園的商戶搭建網(wǎng)上虛 擬店鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上商品竟拍系統(tǒng)平臺(tái)。該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)近半年的使用，實(shí)際應(yīng)用效果 較好。采用的R U P開發(fā)方法和M V c的設(shè)計(jì)模式使系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性大大增強(qiáng)。
標(biāo)簽： J2EE 網(wǎng)上商城 系統(tǒng)構(gòu)建 家
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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自適應(yīng)濾波器LMS算法的誤差曲線和誤差平方曲線，并在等高線上繪出LMS100次迭代的平均軌跡曲線，配合數(shù)字信號(hào)處理2課程的學(xué)習(xí)
標(biāo)簽： LMS 誤差 自適應(yīng)濾波器 算法
上傳時(shí)間： 2016-06-01
上傳用戶：cc1015285075
自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)編碼問(wèn)題，利用白噪聲序列生成信號(hào)序列，進(jìn)而進(jìn)行LMS迭代，計(jì)算濾波器權(quán)系數(shù)的軌跡曲線和衰減曲線
標(biāo)簽： 線性預(yù)測(cè)編碼
上傳時(shí)間： 2016-06-01
上傳用戶：bruce
自適應(yīng)線性預(yù)測(cè)編碼問(wèn)題，計(jì)算LMS迭代時(shí)預(yù)測(cè)誤差和系數(shù)誤差的功率譜，繪出殘余能量曲線和學(xué)習(xí)曲線
標(biāo)簽： 線性預(yù)測(cè)編碼
上傳時(shí)間： 2014-08-14
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一本關(guān)于stl的免費(fèi)電子書，包括容器，vector和string，關(guān)聯(lián)容器，迭代器，算法，仿函數(shù)等內(nèi)容。
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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第一步是計(jì)算輸人信號(hào)單邊功率譜密度（ESD）。使用快 ％速傅里葉（FFr）算法將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域。因?yàn)镕Fr算法的輸出是離散譜，而這 ％里我們需要的是連續(xù)譜，因此需要引人不同的比例因子來(lái)實(shí)現(xiàn)從離散譜到連續(xù)譜的轉(zhuǎn)換。 ％在第二步中，我們利用迭代算法計(jì)算出相對(duì)于特定閡值的ESD的最高和最低頻率，從而 ％估算出被檢測(cè)信號(hào)所占用的帶寬。這種算法同時(shí)適用于基帶信號(hào)和已調(diào)制信號(hào)。最后， ％在第三步中，我們給出了輸出圖形的原代碼。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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