代码搜索：遗忘因子
找到约 1,233 项符合「遗忘因子」的源代码
代码结果 1,233
www.eeworm.com/read/357343/10211936
m mcpanneal.m
%function [e,f]=MCPanneal(L,s,t,dt,w,N)
%最大截问题(Max Cut Problem)的退火算法
%由于算法的缺陷，当f值在较长时间内不再改变时，可用cl+c停止程序
%N为问题规模，即节点个数；w为权矩阵
%L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%e为
www.eeworm.com/read/350201/10760002
m bp.m
%%
%对程序的说明%
%做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算%
%输出结果请最后五句r1,r,l,plotyy(k,to,k,t),plotyy(k,a,k,f)%
%这样做的缺点是不能检验预测效果的好坏,还有一点我对网络初始化的过程没有把握%
clear
% 数据输入
inv=[189.6 2 ...
www.eeworm.com/read/272201/10965908
m mcpanneal.m
%function [e,f]=MCPanneal(L,s,t,dt,w,N)
%最大截问题(Max Cut Problem)的退火算法
%由于算法的缺陷，当f值在较长时间内不再改变时，可用cl+c停止程序
%N为问题规模，即节点个数；w为权矩阵
%L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%e为
www.eeworm.com/read/464349/7164857
m sor.m
function [x,n]=SOR(A,b,x0,w,M,eps)
%采用超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解
%线性方程组的系数矩阵：A
%线性方程组中的常数向量：b
%迭代初始向量：x0
%松弛因子：w
%解的精度控制：eps
%迭代步数控制：M
%线性方程组的解：x
%求出所需精度的解实际的迭代步数：n
if nargin==4
eps= 1.0e-6;
www.eeworm.com/read/461426/7227857
m gaussian_analytical.m
%
%高斯脉冲的导函数
%函数3 : "cp0702_analytical_waveforms"
%产生高斯脉冲的前15阶导函数。
%该函数的输入参数为：
%1)矢量t定义时间轴；
%2)高斯脉冲导函数的阶数k，取值范围[1,15]；
%3)脉冲形成因子alpha。
%没有输出值。
%函数3将返回一个矢量deriv，这个变量是在时间轴t上计算得到的k阶
%高斯脉冲导函数的若干数 ...
www.eeworm.com/read/445058/7599859
m sor.m
function [x,n]=SOR(A,b,x0,w,M,eps)
%采用超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解
%线性方程组的系数矩阵：A
%线性方程组中的常数向量：b
%迭代初始向量：x0
%松弛因子：w
%解的精度控制：eps
%迭代步数控制：M
%线性方程组的解：x
%求出所需精度的解实际的迭代步数：n
if nargin==4
eps= 1.0e-6;
www.eeworm.com/read/439700/7702772
m sor.m
function [x,n]=SOR(A,b,x0,w,M,eps)
%采用超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解
%线性方程组的系数矩阵：A
%线性方程组中的常数向量：b
%迭代初始向量：x0
%松弛因子：w
%解的精度控制：eps
%迭代步数控制：M
%线性方程组的解：x
%求出所需精度的解实际的迭代步数：n
if nargin==4
eps= 1.0e-6;
www.eeworm.com/read/296007/8128965
m mcpanneal.m
%function [e,f]=MCPanneal(L,s,t,dt,w,N)
%最大截问题(Max Cut Problem)的退火算法
%由于算法的缺陷，当f值在较长时间内不再改变时，可用cl+c停止程序
%N为问题规模，即节点个数；w为权矩阵
%L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%e为
www.eeworm.com/read/333766/12661338
m mcpanneal.m
%function [e,f]=MCPanneal(L,s,t,dt,w,N)
%最大截问题(Max Cut Problem)的退火算法
%由于算法的缺陷，当f值在较长时间内不再改变时，可用cl+c停止程序
%N为问题规模，即节点个数；w为权矩阵
%L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%e为
www.eeworm.com/read/333155/12700560
m bpmatlab.m
%%
%对程序的说明%
%做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算%
%输出结果请最后五句r1,r,l,plotyy(k,to,k,t),plotyy(k,a,k,f)%
%这样做的缺点是不能检验预测效果的好坏,还有一点我对网络初始化的过程没有把握%
clear
% 数据输入
inv=[189.6 2 ...