[matlab例程] RBF_cluster.m

说明：rbf聚类网络来做预测，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！-RBF clustering to make the forecast network, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed, easy!
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[matlab例程] RBF_Gradient.m

说明：rbf梯度法网络来做预测，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！-RBF gradient method to predict the network, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed, easy!
<yuanjianzhou> 在 2025-03-29 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] RBF_k.m

说明：rbfk均值聚类网络来做预测，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！-RBFK mean clustering network to make the forecast, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed, easy!
<yuanjianzhou> 在 2025-03-29 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[matlab例程] RBF_OLS.m

说明：rbf OLS 网络来做预测，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！-To make the forecast RBF OLS network, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed, easy!
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[matlab例程] RBFFunction.m

说明：rbf RBF网络用于函数逼近 ，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！-RBF RBF network for function approximation, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed,
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[数据结构常用算法] shizilianbiao

说明：shi zi lian biao de yun suan -bu zhi dao zen me miao shu
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[matlab例程] 2D-Steady-State-Temp-Diffusion

说明：Steady State FVM Temperature Diffusion CODE
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[数据结构常用算法] xianxingbiao

说明：线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 线性表 -Linear table table table linear linear linear linear linear table table table table linear linear linear linear table table table table linear linear linear linear table table tab
<wanghong> 在 2025-03-29 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] Hilbertputu

说明：非平稳信号经过分解后，对其进行谱分析，此希尔伯特谱程序，弥补了了以前的缺陷-Non stationary signal through decomposition, the spectral analysis, the Hilbert spectrum procedures, make up for the previous defect
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[matlab例程] fenxingar

说明：此程序用于求非平稳信号的关联维数，最适用于原始信号的维数较低的情况-This procedure used for non-stationary signal correlation dimension, the most suitable for the original signal in the case of low dimension
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[matlab例程] bpcs

说明：这是一个把神经网络直接应用于轴承的故障诊断的程序，输入轴承的信号，直接得答案-This is a direct application of neural network in bearing fault diagnosis procedures, input bearing signal, a direct answer
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[matlab例程] shipingshangshiyang1

说明：求信号的时频熵，对非平稳信号进行emd分解后，求时频熵，得出其故障特征-For the signal s time-frequency entropy, the nonstationary signals are EMD decomposition, and time-frequency entropy, the fault feature
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