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Hermit多项式在线学习ran算法
- 本程序用资源分配网(Resource_Allocation Network,简称RAN)实现了Hermit多项式在线学习问题。训练样本产生方式如下，样本数400，每个样本输入Xi在区间[-4,4]内随机产生（均匀分布），相关样本输出为F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),测试样本输入在[-4，+4]内以0.04为间隔等距产生，共201个样本。训练结束后的隐节点为：11个，训练结束后的平均误差可达：0.03 -this program resources dis
遗传算法TDOA解决
- 用遗传算法解决通信中的TDOA问题 文件名 program 完成功能 求出在进行account_test次的试验中每一次的最优染色体，并且求出均值MV，和均方误差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 对各个常量试验参数进行设定 文件名 main_program 完成功能 完成一次试验的计算 文件名 all_Noise 完成功能 计算TDOA值（由基站所测量的TDOA（受到噪声的干扰）) 文件名 gen_ini_pop_
nnfpe
- 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,Ne
buck_boost
- 基于平均法的buck_boost型DC/DC建模步骤，包括电压模和峰值电流模。增加了误差放大器放大倍数的确定，电源调整率，负载调整率和三种变换器的一阶等效模型-Based on the average law buck_boost type DC/DC modeling steps, including the voltage mode and peak current mode. An increase of the error amplifier to determine the magni
A-hybrid-least-squares
- A hybrid least squares support vector machines and GMDH approach for river fl ow forecasting-This paper proposes a novel hybrid forecasting model, which combines the group method of data handling (GMDH) and the least squares supp
10.1.1.11.5905
- This paper compares performance of nite impulse response (FIR) adaptive linear equalizers based on the recursive least-squares (RLS) and least mean square(LMS) algorithms in nonstationary uncorrelated scattering wireless channels. Simulation resul
Apso-bp-Rainfall
- 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力，拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场，选取预测因子；用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法，建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明，粒子群优化人工神经网络收敛速度快，迭代次数少；试报平均绝对误差是66.5 mm，绝对值平均相对误差10.5 ，预测精度高，具有很好的应用推广前