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  • 本人编写的incremental 随机神经元网络算法

    本人编写的incremental 随机神经元网络算法,该算法最大的特点是可以保证approximation特性,而且速度快效果不错,可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。 具体效果可参考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.

    标签: incremental 编写 神经元网络 算法

    上传时间: 2016-09-18

    上传用户:litianchu

  • The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produce

    The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produces a factorization of P*A into the product L*U where P is a permutation matrix, and L and U are lower and upper triangular, respectively. The functions in this package are accurate, but they are far slower than their MATLAB equivalents (x=A\b, [L,U,p]=lu(A), and so on). They are presented here merely to illustrate and educate. "Real" production code should use backslash and lu, not this package.

    标签: illustrates elimination Gaussian pivoting

    上传时间: 2016-11-09

    上传用户:wang5829

  • The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produce

    The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produces a factorization of P*A into the product L*U where P is a permutation matrix, and L and U are lower and upper triangular, respectively. The functions in this package are accurate, but they are far slower than their MATLAB equivalents (x=A\b, [L,U,p]=lu(A), and so on). They are presented here merely to illustrate and educate. "Real" production code should use backslash and lu, not this package.

    标签: illustrates elimination Gaussian pivoting

    上传时间: 2014-01-21

    上传用户:lxm

  • 一个小的telnet程序与大家共享

    一个小的telnet程序与大家共享,/* 本程序支持如一些参数: * --host IP地址 或者 -H IP地址 * --port 端口 或者 -P 端口 * --back 监听数量 或者 -B 监听数量 * --dir 服务默认目录 或者 -D 服务默认目录 * --log 日志存放路径 或者 -L 日志存放路径 * --daemon 使程序进入后台运行模式 */

    标签: telnet 程序

    上传时间: 2016-11-20

    上传用户:515414293

  • 专家点评: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很强大

    专家点评: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很强大,可以看出花了很多心血在算法上,非常好。算法上还有一点瑕疵,例如在删除一个员工的同时没有办法自动建立其他员工的上下级关系,必须删除全部下级员工,不是非常合理。此外,界面设计过于简单,应该加强. " W" R+ b* g$ a$ Sb.程序运用了自己的算法来提高Tree控件显示的速度和资源分配,这个非常值得肯定和鼓励。* C. c4 D0 e9 ` J$ w# U c.基本实现所有规定的功能,在所有参赛者中唯一熟 : O) l- F6 F9 f) S7 Q. l练使用面向对象设计方式开发程序的工程师,很不错!程序体现了作者非常扎实的数据结构功底,值得大家学习。工程管理也做得非常好,体现了作者在软件工程方面也有很深入的研究,该代码是很好的学习范例。 % G* H$ ~3 W1 ]. e! id.算法的创新是独特之处(hashtable算法建立),可见作者在数据结构方面的熟练掌握.此程序是很多专家会员学习典范.

    标签: P7 pa

    上传时间: 2017-01-19

    上传用户:奇奇奔奔

  • Neural Networks at your Fingertips.rar =============== Network: Adaline Network ==============

    Neural Networks at your Fingertips.rar =============== Network: Adaline Network =============== Application: Pattern Recognition Classification of Digits 0-9 Author: Karsten Kutza Date: 15.4.96 Reference: B. Widrow, M.E. Hoff Adaptive Switching Circuits 1960 IRE WESCON Convention Record, IRE, New York, NY, pp. 96-104, 1960

    标签: Network Fingertips Networks Adaline

    上传时间: 2014-12-22

    上传用户:lizhizheng88

  • sbit CS = P1^0 sbit SCK = P1^6 sbit SIN = P1^7 sbit SOUT = P1^5 sbit WP = P1^1

    sbit CS = P1^0 sbit SCK = P1^6 sbit SIN = P1^7 sbit SOUT = P1^5 sbit WP = P1^1 void XReady(void) void XSendByte(unsigned char b) unsigned char XGetByte(void) void XWriteEn(void) void XWriteDis(void) unsigned char XReadStatus(void) void XWipPoll(void) void XWriteStatus(unsigned char b) void XReadData(unsigned char *m,unsigned char x,unsigned char n) void XWriteData(unsigned char *m,unsigned char x,unsigned char n) #define XResetDog() {CS=0 CS=1 } void InitX5045(void)

    标签: sbit SOUT SCK SIN

    上传时间: 2014-01-17

    上传用户:lijinchuan

  • 将宽度为width位的并行输入数据按BiΦ-L码(曼彻斯特码)方式进行编码后串行输出

    将宽度为width位的并行输入数据按BiΦ-L码(曼彻斯特码)方式进行编码后串行输出,输出数据的宽度为(2*width),BiΦ-L码是PCM码的一种,常用的PCM编码方式有:NRZ-L,BiΦ-L和BiΦ-M三种

    标签: width 串行 并行

    上传时间: 2014-01-14

    上传用户:大融融rr

  • 先用C-均值聚类算法程序

    先用C-均值聚类算法程序,并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后,采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X(设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6;子集数l=3)的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。

    标签: 均值聚类 算法 程序

    上传时间: 2014-01-23

    上传用户:frank1234

  • TMS2407开发平台键盘LED试验

    TMS2407开发平台键盘LED试验,键盘输入0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,a,b,c,d,e,f,LED输出0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,-,E,H,L,NULL

    标签: 2407 TMS LED 开发平台

    上传时间: 2017-05-30

    上传用户:541657925