以下是从一维数据计算最大Lyapunov指数的算法源程序，在Visual C++中通过。 其中number一数据总量，dimension一重构维，delay-重构延迟，maxsplit一最大分离量 minsplit一最小分离量，iterates一迭代次数，resource-一维数据序列。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：chenbhdt
微粒群工具箱PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
上传时间： 2016-07-03
上传用户：璇珠官人
最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。
上传时间： 2013-12-15
上传用户：zhaiye
若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想。
上传时间： 2016-07-07
上传用户：changeboy
使用梯形法求函数的积分，迭代时步长是固定值。用面向对象的类编写
上传时间： 2014-01-13
上传用户：bruce5996
用牛顿法求解矩阵特征值，具体最 大 特征值迭代变量，分析了使用最 小 特征值迭代变量迭代时发散的原因。程序中有详细注释
上传时间： 2016-07-08
上传用户：maizezhen
基于Visual C++6.0的BP神经网络程序，具有可视化界面，可以自由选择输入节点个数，层数，最大迭代次数，步长
上传时间： 2013-12-29
上传用户：wff
计算方法--拉格朗日插值函数，迭代法，欧拉法的实现
上传时间： 2014-12-08
上传用户：redmoons
文档综合管理系统是典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。而对于后者则要求应用程序具有功能齐备,便于使用等特点。 经过分析,我们使用PowerSoft公司的PowerBuilder 8.0作为前端开发工具,利用其提供的各种面向对象的开发工具,尤其是数据窗口这一能够方便而简洁操纵数据库的智能化对象,首先在短时间内建立系统应用原型,然后,对初始原型系统进行需求迭代,不断修正和改进,直到形成用户满意的实用系统。
上传时间： 2016-07-30
上传用户：zsjinju
运用C++STL（标准模块库）中的类，结合迭代子、算法和容器进行泛型程序设计，编写泛型程序，体会泛型程序中算法与数据结构是如何真正实现分离的。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：梧桐
