本程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問(wèn)題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)說(shuō):假設(shè)有N個(gè)獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對(duì)多數(shù)投票法,再假設(shè)每個(gè)子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯(cuò)誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯(cuò)誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當(dāng)p<1/2時(shí) Perr 隨N增大而單調(diào)遞減. 在工程化設(shè)計(jì)中,先設(shè)計(jì)并訓(xùn)練數(shù)目較多的子網(wǎng),然后從中選取少量最佳子網(wǎng)形成表決系統(tǒng),可以達(dá)到任意高的泛化能力。
標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子網(wǎng) 程序 C語(yǔ)言
上傳時(shí)間: 2015-05-03
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求解定位方程組。并直接利用三元方程求出X,Y,Z時(shí)的誤差子函數(shù)
上傳時(shí)間: 2013-12-16
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LCS(最長(zhǎng)公共子序列)問(wèn)題可以簡(jiǎn)單地描述如下: 一個(gè)給定序列的子序列是在該序列中刪去若干元素后得到的序列。給定兩個(gè)序列X和Y,當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時(shí),稱Z是序列X和Y的公共子序列。例如,若X={A,B,C,B,D,B,A},Y={B,D,C,A,B,A},則序列{B,C,A}是X和Y的一個(gè)公共子序列,但它不是X和Y的一個(gè)最長(zhǎng)公共子序列。序列{B,C,B,A}也是X和Y的一個(gè)公共子序列,它的長(zhǎng)度為4,而且它是X和Y的一個(gè)最長(zhǎng)公共子序列,因?yàn)閄和Y沒(méi)有長(zhǎng)度大于4的公共子序列。 最長(zhǎng)公共子序列問(wèn)題就是給定兩個(gè)序列X={x1,x2,...xm}和Y={y1,y2,...yn},找出X和Y的一個(gè)最長(zhǎng)公共子序列。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題比較容易想到的算法是窮舉,對(duì)X的所有子序列,檢查它是否也是Y的子序列,從而確定它是否為X和Y的公共子序列,并且在檢查過(guò)程中記錄最長(zhǎng)的公共子序列。X的所有子序列都檢查過(guò)后即可求出X和Y的最長(zhǎng)公共子序列。X的每個(gè)子序列相應(yīng)于下標(biāo)集{1,2,...,m}的一個(gè)子集。因此,共有2^m個(gè)不同子序列,從而窮舉搜索法需要指數(shù)時(shí)間。
上傳時(shí)間: 2015-06-09
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* 用拉格朗日插值法依據(jù)N個(gè)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)即使函數(shù)值 * 輸入: n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第二坐標(biāo)的N維列向量 * xx-插值點(diǎn)第一坐標(biāo) * 輸出: 函數(shù)返回值所求插值點(diǎn)的第二坐標(biāo)
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 向量 xx 插值
上傳時(shí)間: 2013-11-28
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* 用埃特金插值法依據(jù)N個(gè)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算函數(shù)值 * 輸入: n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第二坐標(biāo)的N維列向量 * xx-插值點(diǎn)第一坐標(biāo) * eps--求解精度 * 輸出: 函數(shù)返回值所求插值點(diǎn)的第二坐標(biāo)
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 向量 xx 插值
上傳時(shí)間: 2014-01-20
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* 用牛頓插值法依據(jù)N個(gè)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)即使函數(shù)值 * 輸入: n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第二坐標(biāo)的N維列向量 * xx-插值點(diǎn)第一坐標(biāo) * 輸出: 函數(shù)返回值所求插值點(diǎn)的第二坐標(biāo)
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 向量 xx 牛頓
上傳時(shí)間: 2014-01-09
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范德蒙行列式求解方法,VANDER(X[],W[],Q[],N),在子過(guò)程Vander中實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽: VANDER Vander 子過(guò)程
上傳時(shí)間: 2015-08-29
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1.功能 用高斯方法計(jì)算n重積分(C語(yǔ)言) 2.參數(shù)說(shuō)明 int n : 積分重?cái)?shù) int js[n] : js[k]表示第k層積分區(qū)間所劃分的子區(qū)間 void (*ss)() : 指向計(jì)算各層積分上、下限的函數(shù)名(用戶自編) double (*f)() : 指向計(jì)算被積函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) double gaus() : 函數(shù)返回積分值 3.文件說(shuō)明 gaus.c為函數(shù)程序 gaus0.c為主函數(shù)程序
上傳時(shí)間: 2014-01-05
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在matlab中生成單邊指數(shù)調(diào)幅信號(hào). y=amexpols(N,t0)N生成信號(hào)的點(diǎn)數(shù),t0函數(shù)的起始點(diǎn),y返回信號(hào).
標(biāo)簽: amexpols matlab 調(diào)幅信號(hào) 信號(hào)
上傳時(shí)間: 2014-11-27
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生成以t0為中心的雙指數(shù)調(diào)幅信號(hào) y=amexpo2s(N,t0),N產(chǎn)生信號(hào)的點(diǎn)數(shù),t0時(shí)間中心,y返回產(chǎn)生的信號(hào).
標(biāo)簽: amexpo 調(diào)幅信號(hào) 信號(hào)
上傳時(shí)間: 2015-09-19
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