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人工智能/神经网络 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用ID3理论

该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用ID3理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/269867.html
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matlab例程 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑

针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/273049.html
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系统设计方案 该方案用于宽带放大器的实现

该方案用于宽带放大器的实现，通过该方案实现的放大器，除了高通带、高增益以外，还十分稳定
https://www.eeworm.com/dl/678/276641.html
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其他 Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers数值分析对线形腔LD泵浦掺镱的双包层光纤激光器进行研究

Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers数值分析对线形腔LD泵浦掺镱的双包层光纤激光器进行研究，分析了单端泵浦和双端泵浦的泵浦光及激光输出功率和增益在光纤中的分布，结果表明，非均匀泵浦比较适合高功率光纤激光器。 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/279597.html
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其他 Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers数值分析对线形腔LD泵浦掺镱的双包层光纤激光器进行研究

Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers数值分析对线形腔LD泵浦掺镱的双包层光纤激光器进行研究，分析了单端泵浦和双端泵浦的泵浦光及激光输出功率和增益在光纤中的分布，结果表明，非均匀泵浦比较适合高功率光纤激光器。 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/279598.html
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单片机开发 宽带放大器

宽带放大器，利用可变增益宽带放大器AD603来提高增益和扩大AGC控制范围，采用凌阳十六位单片机SPCE061A完成增益调节的控制；此程序基于凌阳十六位单片机SPCE061A的u nSP IDE开发环境。
https://www.eeworm.com/dl/648/292338.html
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系统设计方案 摘要:分析了影响同步电动机矢m:控制电流控制环动态特性的主要因索.指出同步电动机反电动势是 其中最重要的{一扰因索针对通常采用的F I(比例一积分)电流调 y器因下作频带的限制无法在较高转速时 抑

摘要:分析了影响同步电动机矢m:控制电流控制环动态特性的主要因索.指出同步电动机反电动势是 其中最重要的{一扰因索针对通常采用的F I(比例一积分)电流调 y器因下作频带的限制无法在较高转速时 抑制反电动势的影响.提出了前馈补偿和变电流环增益的设计方法.少}应用于基于数-f_信写处理器的矢m:控 制系统给出了系统结构及软 ...
https://www.eeworm.com/dl/678/298917.html
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通讯/手机编程 FTF快速横向滤波算法

FTF快速横向滤波算法，需要对四个横向滤波器－－基本滤波器，前向预测滤波器，后向预测滤波器和增益滤波器的更新。
https://www.eeworm.com/dl/527/307745.html
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matlab例程 自由空间E和H场的相位差和振幅衰落

自由空间E和H场的相位差和振幅衰落，可以显示波形。场特性，方向图，增益等
https://www.eeworm.com/dl/665/315205.html
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matlab例程 应用自适应的干扰对消法去除高斯白噪声

应用自适应的干扰对消法去除高斯白噪声，程序中给出两种相关噪声产生的方法，第一种只有一个噪声是随机产生的，第二种两个噪声都是随机产生的。程序中给出了去噪后信噪比和均方差的增益。
https://www.eeworm.com/dl/665/322256.html
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