搜索资源列表
1
- 第二章 解线性方程组的直接法 --------------------------------------------------------------------------------------- 主函数文件 子函数文件 功能 实例 -------------------------------------------------------------------------------------- GELIMM.C GELIM.C Gauss顺序消去法解线
64318
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear function fitting
ZCXLJ
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
gauss
- 高斯曲线拟合，利用非线性曲线拟合函数inline实现对一组数的高斯拟合-Gaussian curve fitting, nonlinear curve fitting function inline Gaussian fitting of a set of numbers
bp-neural
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，数学建模常用-BP neural network nonlinear system modeling- the non-linear function fitting, commonly used mathematical modeling
nolinear
- bp神经网络的非线性系统建模————非线性函数拟合-nonlinear system modeling bp neural network nonlinear function fitting
GeneticAlgorithms
- 遗传算法优化BP神经网络————非线性函数拟合-Genetic algorithm optimization BP neural network nonlinear function fitting
BP-neural-network-
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-Nonlinear System Modeling BP neural network- a nonlinear function fitting
Gene-nonlinear-function--approx
- 遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合-Genetic algorithm BP neural network nonlinear function approximation
jingpeng_v32
- 包括广义互相关函数GCC时延估计，包括回归分析和概率统计，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, Including regression analysis and probability and statistics, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equ
minglai
- 多机电力系统仿真及其潮流计算，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Multi-machine power system simulation and flow calculation, A window function design FIR digital band-pass filter, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
- 进行非线性函数拟合且用遗传算法对BP神经网络进行优化(The nonlinear function is fitted and the BP neural network is optimized by genetic algorithm)
chapter2
- BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks -- nonlinear function fitting)
chapter3
- 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks -- nonlinear function fitting)
BP神经网络用于非线性函数拟合
- BP神经网络用于非线性函数的拟合，效果不错，适合初学者。(BP neural network for nonlinear function fitting, the effect is good, suitable for beginners.)
遗传算法优化BP神经网络用于非线性函数拟合
- 遗传算法优化的bp神经网络用于非线性函数的拟合。(BP neural network optimized by genetic algorithm for nonlinear function fitting.)
案例3
- 遗传算法优化BP神经网络，对非线性函数进行拟合。(The genetic algorithm optimizes the BP neural network to fit the nonlinear function.)
案例2
- BP神经网络的非线性系统建模，对非线性函数进行拟合。(Nonlinear system modeling of BP neural network)
案例7
- RBF神经网络的回归，实例为非线性函数拟合。(RBF neural network regression, nonlinear function fitting)
python-codes
- scipy_uspline.py: 使用UnivariateSpline进行插值、外推和Spline拟合; scipy_stats.py: 演示stats模块的概率密度函数、直方图统计和累积分布函数。 scipy_rbf.py: 演示径向基函数(radial basis function, 简称RBF)插值算法。 scipy_fsolve.py: 使用fsolve()计算非线性方程组的解。 numpy_polyfit.py:使用多项式函数拟合正弦波，并显示拟合误差。(scipy_uspl