代码搜索：动力学模型
找到约 5,890 项符合「动力学模型」的源代码
代码结果 5,890
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“cpu_16”目录 “16位模型CPU”示例使用说明
1、打开GW48系统的电源；
2、下载cpu_16B中的top.sof，到FPGA中；
3、用模式键选模式“1”，再按一次左侧的复位键；
4、键4~键1可输入16位数据 （此值显示于键对应的数码管上，高位靠左）；
5、键8——RST复位
6、键7——单步运
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m q804a.m
%《MATLAB在电子信息课程中的应用》第八章例8.4程序q804
% 复杂系统结构图变换
% 电子工业出版社出版 陈怀琛 吴大正 高西全合著 2001年10月
clear
% 建立环节的对象模型。
s1 = tf(10,[1,5],'inputname','u1','outputname','x1');
A=[-9,17;-2,3];
B=[-0.5,0.5;-0.002,-
www.eeworm.com/read/220804/14788327
m q804.m
%《MATLAB在电子信息课程中的应用》第八章例8.4程序q804
% 复杂系统结构图变换
% 电子工业出版社出版 陈怀琛 吴大正 高西全合著 2001年10月
clear
% 建立环节的对象模型。
s1 = tf(10,[1,5],'inputname','u1','outputname','x1');
A=[-9,17;-2,3];
B=[-0.5,0.5;-0.002,-
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发信人: ccipt (北方的狼), 信区: DataMining
标 题: 什么是数据挖掘？
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Aug 27 09:57:12 2001)
什么是数据挖掘？
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
· 分类 （Cl ...
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发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标 题: 6 数据挖掘常用技术
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:32:19 2001)
6.1 人工神经网络
仿照生理神经网络结构的非线形预测模型，通过学习进行模式识别。
6.2决策树
代表着决策集的树形结构。
6.3遗传算法
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、 ...
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txt 32.txt
发信人: greenflower (小呆), 信区: DataMining
标 题: 一个数据挖掘计划的例子(2)
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Aug 22 10:46:09 2001)
测 量 数 据 挖 掘 的 效 果
数据挖掘是昂贵的。它需要耗费很大的精力用于数据收集、数据准备、软件集成、问题建
模、模型生成、结果分析等等。那么我们又如何确定所得结果是值得 ...
www.eeworm.com/read/367675/2836915
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发信人: singhoo (tony), 信区: DataMining
标 题: Re: 关于web内容挖掘和文本挖掘
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jul 11 20:53:54 2002), 站内信件
的确，文本挖掘是处理平面的数据，web挖掘是处理半结构化的数据，这多少有点区别，
但是感觉目前搞web内容挖掘的都是按照文本挖掘的方式来处理，首先，用vsm向量空间
模型 ...
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txt 989.txt
发信人: tyqqre (tyqqre), 信区: DataMining
标 题: Re: 这个网址有些资源
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Nov 24 14:57:01 2002)
连不上！我想看一下
基于多项式贝叶斯模型的中文文本自动分类 薛德军
统计学习理论与支持向量机简介 张学工副研究员
能否共享一下？谢谢！
【 在 GzLi 的大作中提到: 】
www.eeworm.com/read/367675/2839190
txt 446.txt
发信人: francois (断玉), 信区: DataMining
标 题: Re: IDF(inverse document frequency)是什么意思
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Apr 18 13:12:25 2002)
这个是信息检索中的术语，由于目前常用的检索系统一般采用向量空间模型，即将文档用
词向量来表示，每个独立的词作为一个维，对应该维的权重则常用TF
www.eeworm.com/read/295431/8164162
m q618.m
%《MATLAB及在电子信息课程中的应用》章例618程序
% 线性控制系统的模型描述和转换
% 电子工业出版社出版 陈怀琛 吴大正 高西全合著 2001年10月初版，2003年7月第二版
%
% 由状态空间转换为传递函数
clear,
disp('输入状态方程系数矩阵A,B,C,D')
disp('输入A=（书上取[0.2844,0.5828,0.4329,0.5298;0.46