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fpe 的查询结果
数学计算 生成一组带有高斯噪声的样本,分别用一阶,二阶,三阶的最小二乘估计方法进行拟合,然后分别用AIC,MDL,FPE,CAT四种评测模型对其性能进行比较,得到最优的拟合模型.
生成一组带有高斯噪声的样本,分别用一阶,二阶,三阶的最小二乘估计方法进行拟合,然后分别用AIC,MDL,FPE,CAT四种评测模型对其性能进行比较,得到最优的拟合模型.
书籍源码 在系统辨识过程中,系统介数未知,估计模型阶次的FPE法
在系统辨识过程中,系统介数未知,估计模型阶次的FPE法
matlab例程 按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数
按FPE定阶的
源程序：fpe.cpp
M序列：M序列.txt
白噪声：Gauss.txt
程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。
程序运行结果如下：
n: 1
判断阶次FPE的值: 0.0096406
-0.481665 1.07868
n: 2
判断阶次FPE的值: 0.00875755
-0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289
n: 3
判断阶次FPE的值: ...
matlab例程 This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization e
This function calculates Akaike s final prediction error
％ estimate of the average generalization error.
％
％ [FPE,deff,varest,H] = fpe(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) produces the
％ final prediction error estimate (fpe), the effective number of
％ weights in the network if the network has been train ...
人工智能/神经网络 This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization e
This function calculates Akaike s final prediction error
％ estimate of the average generalization error for network
％ models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive
％ counterparts.
％
％ [FPE,deff,varest,H] = nnfpe(method,NetDef,W1,W2,U,Y,NN,trparms,skip,Chat)
％ produces the fin ...
其他书籍 本教程包含了（WPE
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程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。