代码搜索：规则引擎
找到约 5,285 项符合「规则引擎」的源代码
代码结果 5,285
www.eeworm.com/read/427120/8976510
c zong.c
#include
#define fosc 6
#define time0 4150 //定时器0定时规则，定时长度为time0*2.5us.理论上应该是:定时长度=65536-time0*fosc/12(us)
#define uchar unsigned char
//在此程序内将一直进行键盘扫描、中断、显示、按命令进行相应电机的控制与测速
void w
www.eeworm.com/read/184067/9123842
m griddata.m
function [xi,yi,zi] = griddata(x,y,z,xi,yi,method)
%不规则数据的曲面插值
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI)
% 这里x,y,z均为向量(不必单调)表示数据.
% XI,YI为网格数据矩阵.griddata采用三角形线性插值.
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI,'cubic') 采用三角形三次插值
www.eeworm.com/read/281882/9127967
txt 说明.txt
应网友"LDPC编程"的要求，共享一下编译码程序。
(1)给了码长分别为1024，2048，10240,随机构造的(3,6)码矩阵。一些矩阵分别消除了4，6环。
(2)非规则码矩阵的度序列分别为r(x)=0.27684x+0.28342x^2+0.43974x^8
p(x)=0.01568x^5+0.85244
www.eeworm.com/read/182988/9181333
txt 模糊神经网络 ｍａｔｌａｂ实现.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－ means 法待加
%
www.eeworm.com/read/169320/9867111
sql 8.1.3 树形数据编号重排的通用存储过程.sql
--重排编码的存储过程
CREATE PROC p_RTaxisCode
@TableName sysname, --重排编码的表名
@FieldName sysname, --编码字段名
@CodeRule varchar(100) --以逗号分隔的编码规则,每层编码的长度,比如1,2,3,表示有三层编码,第一层长度为1,第二层长度为2,第三层长度为3
AS
--参数检
www.eeworm.com/read/166306/10024664
m griddata.m
function [xi,yi,zi] = griddata(x,y,z,xi,yi,method)
%不规则数据的曲面插值
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI)
% 这里x,y,z均为向量(不必单调)表示数据.
% XI,YI为网格数据矩阵.griddata采用三角形线性插值.
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI,'cubic') 采用三角形三次插值
www.eeworm.com/read/360871/10074329
m 模糊神经.m
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－ means 法待加
%
www.eeworm.com/read/358694/10181726
m griddata.m
function [xi,yi,zi] = griddata(x,y,z,xi,yi,method)
%不规则数据的曲面插值
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI)
% 这里x,y,z均为向量(不必单调)表示数据.
% XI,YI为网格数据矩阵.griddata采用三角形线性插值.
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI,'cubic') 采用三角形三次插值
www.eeworm.com/read/280205/10347656
m 模糊神经.m
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－ means 法待加
%
www.eeworm.com/read/353896/10407276
m griddata.m
function [xi,yi,zi] = griddata(x,y,z,xi,yi,method)
%不规则数据的曲面插值
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI)
% 这里x,y,z均为向量(不必单调)表示数据.
% XI,YI为网格数据矩阵.griddata采用三角形线性插值.
%ZI=griddata(x,y,z,XI,YI,'cubic') 采用三角形三次插值