代码搜索:规则引擎

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代码结果 5,285
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txt fuzzy算法.txt

clear clc tic, [x,y]=data; >x=[1 1 1; > 1 2 3]; >y=[2 3 4]; >>>>>--数据显示,输入为-两输入,输出为-单输出。--------样本为p2组 [p1,p2]=size(x); >- 一。首先要对样本进行聚类分析,以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类。 ????此处的K- mea
www.eeworm.com/read/197108/8029144

m xadaplinpred.m

% AdapLinPred.m % 利用线性网络进行自适应预测(Adaptive linear prediction): % 用NEWLIN()创建、初始化一个线性网络,并调用ADAPT(),即用 % Widrow-Hoff学习规则训练此线性网络。这样,使用过去五个信 % 号值线性,神经元就能够进行自适应训练,从而对下一个信号 % 进行预测。 % % Author: HUANG
www.eeworm.com/read/197108/8029150

m adaplinpred.m

% AdapLinPred.m % 利用线性网络进行自适应预测(Adaptive linear prediction): % 用NEWLIN()创建、初始化一个线性网络,并调用ADAPT(),即用 % Widrow-Hoff学习规则训练此线性网络。这样,使用过去五个信 % 号值线性,神经元就能够进行自适应训练,从而对下一个信号 % 进行预测。 % % Author: HUANG
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h ll1.h

/*修改后的文法规则 1 START->function id {L} 2 L->SA 3 A->;SA|EPS 4 S->{L} 5 S->while B do S 6 S->if B then S else S 7 S->id=E; 8 S->int D; 9 D->idF 10 F->,idF|EPS 11 B->(B)H|!BH|true H|false H|id
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m dflc.m

function [] = dflc( ) clear %隶属度函数 MF=[0 0 0 0.4 1;0 0.2 1 0.2 0;1 0.4 0 0 0]; %规则表 LAW=[1 1 2;1 2 3;2 3 3]; %初始化 e1(1)=0; de1(1)=0; u=30; y1(2)=0; for clk=1:200 y(clk)=y1(clk+1); time(clk)=cl
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txt makefile参量.txt

GNU make 有许多预定义的变量,这些变量具有特殊的含义,可在规则中使用。表 1-5 给出了一些主要的 预定义变量,除这些变量外,GNU make 还将所有的环境变量作为自己的预定义变量。 表 1-5 GNU make 的主要预定义变量 预定义变量 含义 $* 不包
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txt 217.txt

盟友/卷土重来/游说/美国/开放/无线/网络/信道/运营/提案/拍卖/中立/开放/访问/财力/规则/联邦/新闻/新闻/论坛/小组/下载/读书/搜索/游戏/视频/人才/书店/程序/位置/新闻/频道/正文/盟友/卷土重来/游说/美国/开放/无线/网络/来自/收藏/手机/运营/急于/这些/信道/因为/这些/信道/信号/传播/方便/穿透/墙壁/使得/非常/适合/用于/大规模/无线/宽带/网络/发言人/没有 ...
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uno_

UNO,unabated adj.不衰退的;不减退的 unobjectionable,adj.无异议的;无可反对的 unobservant,adj.不注意的;不守规则的 unobserved,adj.没有观察到的;无人遵守的 unobtainable,adj.难以获得的;得不到的 unobtrusive,adj.谦虚的;不引人注目的 unoccupied,adj.闲散的;没人住的
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ano_

anodal,阳极的 anode,n.正极;阳极 anodic,adj.阳极的;上升的 anodization,n.阳极化 anodize,v.阳极电镀;作阳极化处理 anodizing,n.阳化 anodyne,n.止痛剂adj.止痛的;删改过的 anomalism,n.变态;反常 anomaloscope,n.色盲测定器;色盲检验器 anomalous,adj.不规则的;
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m xadaplinpred.m

% AdapLinPred.m % 利用线性网络进行自适应预测(Adaptive linear prediction): % 用NEWLIN()创建、初始化一个线性网络,并调用ADAPT(),即用 % Widrow-Hoff学习规则训练此线性网络。这样,使用过去五个信 % 号值线性,神经元就能够进行自适应训练,从而对下一个信号 % 进行预测。 % % Author: HUANG