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Exp-LM

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標簽： lm lt lmfcd dlfm

上傳時間： 2017-05-31

上傳用戶：zhangyi99104144
LM編程算法

LM編程算法，在神經網絡中有很大應用之處，神經網絡源代碼,及BP網絡訓練界面,其中的L-M算法非常實用

標簽： 編程算法

上傳時間： 2017-07-06

上傳用戶：wxhwjf
matlab中使用LM訓練方法計算XOR

matlab中使用LM訓練方法計算XOR，3-bit Parity，regression等問題的收斂速度，比較其收斂率。

標簽： matlab XOR 計算

上傳時間： 2014-01-10

上傳用戶：zhengzg
采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數YP=1-EXP(-I/2)

采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數YP=1-EXP(-I/2)

標簽： EXP YP 算法神經網絡

上傳時間： 2017-07-31

上傳用戶：himbly
采用改進的CMAC神經網絡學習函數yp=5*sin(2*p)*1.2*exp(-i/260)

采用改進的CMAC神經網絡學習函數yp=5*sin(2*p)*1.2*exp(-i/260)

標簽： CMAC 1.2 260 sin

上傳時間： 2017-07-31

上傳用戶：三人用菜
求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3

求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3，構造4階的自相關矩陣R的基于MUSIC算法的功率譜估計的MATLAB程序

標簽： exp n-j pi 0.7

上傳時間： 2017-08-31

上傳用戶：franktu
采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數。目標函數為：yp=1-exp(-i/2).

采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數。目標函數為：yp=1-exp(-i/2).

標簽： exp yp 算法神經網絡

上傳時間： 2013-12-09

上傳用戶：二驅蚊器
Solving nonlinear equations using Newton s and Transversal methods for function x=exp(-x^2)

Solving nonlinear equations using Newton s and Transversal methods for function x=exp(-x^2)

標簽： Transversal nonlinear equations function

上傳時間： 2017-09-28

上傳用戶：aix008
LM非線性擬合

四參數正弦函數，實現四參數擬合的matlab代碼，使用LM最小二乘法

標簽： 非線性擬合

上傳時間： 2021-02-16

上傳用戶：
LM非線性擬合

詳盡地描述了LM最小二乘法的分解步驟，比較通俗易懂

標簽： 擬合方法詳解

上傳時間： 2021-02-16

上傳用戶：

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Exp-LM

dlfm lmfcd òlm<òfdl mò<lm òlm<

LM編程算法

matlab中使用LM訓練方法計算XOR

采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數YP=1-EXP(-I/2)

采用改進的CMAC神經網絡學習函數yp=5sin(2p)1.2exp(-i/260)

求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(jpin-jpi)+exp(jw0n-j0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3

采用基于遺傳算法的神經網絡學習非線性函數。目標函數為：yp=1-exp(-i/2).

Solving nonlinear equations using Newton s and Transversal methods for function x=exp(-x^2)

LM非線性擬合

LM非線性擬合