代码搜索：小样本

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

#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #include #include #include #include #include #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
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www.eeworm.com/read/116444/14969588

cpp bpnet.cpp

#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/164520/5489762

bas 两组判别m1.bas

Attribute VB_Name = "modParameter" '两组判别 Option Explicit '数据文件所需变量 Public strFileName As String '数据文件名 Public strLabelName As String '标题 Public intRow As Integer '数据的行
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bas 模糊识别m1.bas

Attribute VB_Name = "modParameter" '模糊识别 '公有变量和数组 Option Explicit Public XX() As Double '原始数据 Public X0() As Double '去除标志列的原始数据,不做预处理 Public X() As Double
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m allavdis.m

%计算全部模式样本对其相应聚类中心的总平均距离 %z为所有聚类中心，n为对应的聚类中的元素个数 function [m] = allAvDis(z,n); d = n * z; m = d./sum(n);
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cpp bpnet.cpp

#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/300637/13902130

txt c++的bp算法源程序.txt

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 T[ON]; //单个
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www.eeworm.com/read/110930/15522871

cpp mybp.cpp

#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #include "stdlib.h" #include "math.h" #include "stdio.h" #include "time.h" #include "fstream.h" #define N 3 //学习样本个数 #define IN 6 //输入层神经元数目 #define
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www.eeworm.com/read/110744/15526608

cpp bp_c++.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 T[ON]
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www.eeworm.com/read/102623/15764669

cpp bpnet.cpp

#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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