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matlab7.x
- 《精通MATLAB7.0混合编程》系统地介绍MATLAB 7.0的混合编程方法和技巧。全书共分为13章。第1章和第2章介绍MATLAB的基础知识,第3章简要介绍MATLAB混合编程,第4章至第9章分别介绍几种典型的混合编程方法,包括C-MEX、MATLAB引擎、MAT数据文件共享、Mideva、Matrix和Add-in。第10章、第11章介绍MATLAB与Delphi和Excel的混合编程。第12章介绍MATLAB COM Builder,第13章以图像处理为例介绍了一个综合应用实例。
Apriori_Kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,应用集合论中的Apriori性质,实现关联规则的挖掘引擎设计。-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completion of the sample database
C4.5_Kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究.运用决策树技术对数据样本进行分析,采用C4.5找到最优决策树-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completion of the sample database a
ID3_kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析,采用ID3算法找到最优决策树。-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completion of the sample database
tree_Kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析.程序功能:增熵分析-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completion of the sample database and d
matlabyinqingwithc++.cpp
- 利用VC++6.0集成编程界面编写综合运用MAT数据文件和MATLAB引擎技术的(求矩阵的奇异值)C++源码程序。本程序说明了:1.如何利用VC++6.0集成编程界面编写源码程序;2.编译链接产生EXE文件所需的间夹文件。注意:要将压缩包内除matlabyinqingwithc++.cpp的所有文件都要拷贝到matlabyinqingwithc++.cpp的“任务文件夹下”。
这是一个数据图象学的,简单通过64比
- 这是一个数据图象学的,简单通过64比\\这是一个数据图象学的,简单通过64比特的加密引擎。程序包里有完整的程序。-This is a study of the image data, simple than 64 \\ This is a study of the image data, a simple 64-bit encryption engine. Procedures bag complete the procedure.
VC
- 使用VC++调用Matlab程序,利用自带的Matlab引擎实现数据交换。-Using VC++ calling Matlab program, using the Matlab engine comes with data exchange.
YH_zhizhu_1.0
- 军长搜索是一款基于 Microsoft .NET 2.0 开发的垂直搜索引擎。系统有着强大的文件和数据库引索能力,支持中英文分词,文件相似度分析排序,文件数据时实监控与更新,恐龙级的引索速度和毫秒级的搜索速度,搜索结果高亮显示,系统分两部分组成第一部分是C/s的搜索蜘蛛,第二部分是B/s的 WEB用户搜索显示界面,其整个系统的工作过程完全模仿了超级搜索引擎的工作原理。系统支持对站内和全网的引索。 产品适用范围: 行业垂直搜索引擎、大型新闻门户网站站内搜索、大型行业门户网站
iStock-0[1].3.2-linux-x86_64
- 股票分析源代码,可用于中国股市和国外股市,只是需要增加数据下载引擎。 -Stock of the source code can be used for China' s stock market and foreign stock markets, but need to increase the data download engine.
FunctionReferenceGuide
- 工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求,他们使用分布式和并 行计算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。 Mathworks公司开发的分布式计算工具箱可以在多处理器计算环境中使用 MATLAB 和imulink 解决计算、数据密集型问题。可以使用该工具箱解决通过装配多个处理器包含几个单独工作单位或单个大型计算的问题。这些处理器可以驻留在一个多处理器计算机,或者,当工具箱配合 MATLAB 分布式计算引擎时,驻留在计算机集群上。-Engin
MathEngine
- 这是一个数学引擎的源码.包含了2D 3D各种运算的支持.定义了各种数据结构.编译后生成链接库.-This is a mathematical engine source. Contains 2 D 3 D various operations support. Defines all kinds of data structure. Compiler to create link libraries
AnimalsRecognition(JAVA)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构: 基于规则的产生式系统一般由规则库(知识库)、综合数据库和推理引擎(推理机)三部分组成,规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成,综合库又称为上下文,用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式,并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构,并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
CPP(BackwardReasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构: 基于规则的产生式系统一般由规则库(知识库)、综合数据库和推理引擎(推理机)三部分组成,规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成,综合库又称为上下文,用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式,并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构,并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
C(Forwardreasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构: 基于规则的产生式系统一般由规则库(知识库)、综合数据库和推理引擎(推理机)三部分组成,规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成,综合库又称为上下文,用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式,并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构,并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
svdRec
- 机器学习算法,利用SVD简化数据,SVD矩阵分解,推荐引擎,提高性能-Machine learning algorithm, using SVD simplify data, SVD matrix decomposition, recommendation engine, improved performance
Drools_CleanData
- 使用Drools规则引擎,自定义规则来进行脏数据清洗的实例-Use the Drools rules engine to customize rules for dirty data cleaning instances
mondrian源码分析与说明
- java语言开发的多维分析引擎,是一个开源项目,可以完成数据多维分析,按维度的上钻下钻,切片等功能(Engine analysis of multidimensional Java language development, is an open source project, the data can be done according to the dimension of multidimensional analysis, drill, slice and other functions