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fractal
- 分形计算的几个程序原码，可用于康托集，求解非线性方程，分形树，分形维计算，庞加莱截面描述等功能，共19个程序或函数-Fractal several procedures for calculating the original code, can be used for Cantor sets, solving nonlinear equations, fractal tree, the fractal dimension, the Poincare cross-section describe
OpenTSTOOL1_02
- 用于非线性时间序列分析的软件包。可用于计算：时间延迟重构，分形维数，互信息，Lyapunov指数，替代数据集，最近临点统计，回归时间，庞加莱截面，非线性预测-TSTOOL is a matlab software package for nonlinear time series analysis. TSTOOL can be used for computing: Time-delay reconstruction, Lyapunov exponents, Fractal dimensions
modeling
- 为建立供热管网的在线优化运圩、故障实时诊薪 及赏真分析和培训呆缆，必须建立一种高精度的蒸巍供热管 习动恋仿真模型。该模型将蒸汽处理成为单相可压缩洗件， 将营罔处理成为由节点南支路组成的一种网络结构。在仿真 计算中，采用隐式Euler算法、线性迭代方法和稀疏矩畦算 法隶解由物理模型所得的非线性擞分方程组。证明7|：角的 算法具有大范围收敛特性。此方法祷被应 于青岛百蒸汽供 热管网的工程项目中。-Steam heating network of dynamic simul
Rotor-rubbing-the-bifurcation
- 转子碰摩非线性计算，可计算出p1,p2,倍周期分岔，混沌等特性-Rotor rubbing the bifurcation diagram matlab source code
laosei_V1.5
- 图像的光流法计算的matlab程序,可直接计算得到多重分形谱,基于分段非线性权重值的Pso算法。- Image optical flow calculation matlab program, It can be directly calculated multi-fractal spectrum, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm.
jouten
- 利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，可直接计算得到多重分形谱,时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, It can be directly calculated multi-fractal spectrum, Time series data analysis Mellin transform tool.
bengming_v54
- 基于分段非线性权重值的Pso算法，利用matlab写成的窄带噪声发生，可直接计算得到多重分形谱。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Using matlab written narrowband noise occurs, It can be directly calculated multi-fractal spectrum.
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
KPCA
- KPCA算法属于非线性高维数据集降维，算法其实很简单，数据在低维度空间不是线性可分的，但是在高维度空间就可以变成线性可分的了(The KPCA algorithm belongs to the nonlinear high-dimensional data set dimension reduction. The algorithm is very simple. The data is not linearly separable in the low-dimensional space, b