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bp算法
- bp算法的源代码，由于很多程序都是利用matlab工具箱函数做的，不利于是用这个性化设计，对于观察网络内部的结构也带来一定困难，这个算法就可以让社记者跟踪训练过程-bp algorithm source code, a lot of procedures are using Matlab Toolbox function done, then use the negative nature of the design, the internal network for observation o
wenjianxitongmonisheji
- 文件系统实现 1． 数据结构设计 通过分析设计题目，具体设计出主要的三个数据结构。 2． 程序流程设计 根据课程设计的内容，给出具体实现的思路和程序框图，并给一定的解释，流程图要和自己的程序实现一致，不求多，要简练明确，可以参考实验指导书。 3． 主要算法设计 根据课程设计的内容和实现文件系统需要，给出查找，插入文件，用户等关键算法，可以参考演示程序。 4． 模拟实现文件系统 根据设计的数据结构，流程框图以及具体算法，用C/C++ 等高级程序设计语言模拟文件系统
SSetQueue
- 本文件是实现队列结构的头文件，包含队列结构定义和实现函数-this document is the first cohort of documents, including queue structure definition and implementation function
SSetStack
- 本文件是实现栈结构的头文件，包含栈结构定义和实现函数-this document is to achieve stack structure of the header files, including stack structure and the achievement of defined function
静态存储一页文章
- 静态存储一页文章，每行最多不超过80个字符，共N行； 1)分别统计出其中英文字母数和空格数及整篇文章总字数； 2)统计某一字符串在文章中出现的次数，并输出该次数； 3)删除某一子串，并将后面的字符前移； 4)用指定的字符串替换某一子串； 5)存储结构使用线性表，分别用几个子函数实现相应的功能； 6)输入数据的形式和范围：可以输入大写、小写的英文字母、任何数字及标点符号。 7)输出形式：①分行输出用户输入的各行字符；②分4行输出\"全部字母数\&
XMLStringlate
- ML DOM (文档对象模型)对象提供了一个标准的方法来操作存储在XML文档中的信息，这就是DOM应用编程接口（API）函数。它是应用程序和XML文档之间的桥梁。DOM包含两个关键的抽象概念：一个是树状的层次结构，另一个是用来表示文档内容和结构的节点集合。树状层次包括了所有节点，节点本身也可以包含其他的节点。这样的好处是可以通过这个层次结构来找到并修改某一特定节点的信息。 微软的MSXML解析器读取一个XML文档，然后把它的内容解析到一个抽象的信息容器中，该信息容器被称为节点（NODES）。这些
prony_analysis
- 复指数法是根据结构的自由振动响应或脉冲响应函数可以表示为复指数函数和的形式，然后用线性方法来确定未知参数。其主要思想是从振动微分方程的振型叠加法原理出发，建立动力响应与模态参数之间的关系表达式，通过对脉冲响应函数进行拟合可以得到完全的模态参数，获得了良好的拟合效果。基本方法是以Z变换因子中包含待识别的频率，构造Prony多项式，使其零点等于Z变换因子的值。这样，将求解Z变换因子转化为求解Prony多项式的系数。这里给出用矩阵解Prony多项式的系数的MATLAB程序。
setupbasepack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程. 3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出
setup_mathpack80_D6
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setup_chempack80_D6
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zhj
- 结构优化程序,罚函数法.可求解非线性规划问题.-structural optimization procedure penalty function. Planning can solve nonlinear problems.
基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。