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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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txt neural network.txt

include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //学习样本个数 #define IN 1 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目
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www.eeworm.com/read/262582/11399387

m standardization.m

%========================================================================== % % 函数名：standardization % 函数介绍：对原始数据进行标准化。方法：（x－基因最小值）/（基因最大值－基因最小值） % 计算每类样本的个数。 % 输入参数：x是原始基因表达谱数据。行是基因，列是样本
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www.eeworm.com/read/262581/11399419

m standardization.m

%========================================================================== % % 函数名：standardization % 函数介绍：对原始数据进行标准化。方法：（x－基因最小值）/（基因最大值－基因最小值） % 计算每类样本的个数。 % 输入参数：x是原始基因表达谱数据。行是基因，列是样本
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www.eeworm.com/read/262578/11399498

m standardization.m

%========================================================================== % % 函数名：standardization % 函数介绍：归一化。方法：（x－基因均值）/基因方差。 % 计算每类样本的个数。 % 输入参数：a是原始基因表达谱数据。行是基因，列是样本。a的第一行是样本标记。0表示n
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www.eeworm.com/read/262578/11399500

asv standardization.asv

%========================================================================== % % 函数名：standardization % 函数介绍：归一化。方法：（x－基因均值）/基因方差。 % 计算每类样本的个数。 % 输入参数：a是原始基因表达谱数据。行是基因，列是样本。a的第一行是样本标记。0表示n
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www.eeworm.com/read/344265/11890974

cpp nn-bp.cpp

//C++的BP算法源程序 #include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //学习样本个数 #define IN 1 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目 #define ON 1 //输出层神经元数目 double P[IN]; //单个样本输入数据 double
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www.eeworm.com/read/154564/11945897

m meanclass.m

function [XMean,XMeanClass]= MeanClass(X,XClass) % 输入样本按列堆积的矩阵X，以及每一列的所属的类别向量XClass % 计算每一类的均值XMean以及XMean(:,i)的类别XMeanClass(i)。 XCount = size(X,2); % 样本数 % 初始化 ClassCount = 1; % 类别数 XMean
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www.eeworm.com/read/340934/12121298

c bp.c

#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //学习样本个数 #define IN 1 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目 #define ON 1 //输出层神经元数目 double P[IN]; //单个样本输入数据 double T[ON]; //单个样本教师数据 double
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www.eeworm.com/read/233574/14146669

h bp.h

#define N 6 //学习样本个数 #define IN 7 //输入层神经元数目7 #define HN 10 //隐层神经元数目10 #define OUT 3 //输出层神经元数目3 void bprecognise();
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www.eeworm.com/read/233574/14146723

h rbf.h

#define N 28 //学习样本个数 #define K 7 //输入层神经元数目7 //#define M 10 //隐层神经元数目10 #define M 2 //输出层神经元数目3 void RBFrecognise();
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