[matlab例程] wang9

说明：在光波导网络和量子网络系统的光电特性研究文章中，9*9波导网络的透射谱-Optical waveguide networks and quantum optical and electrical properties of the network systems research article 9* 9 transmission spectrum of the waveguide network
<刘莹> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[matlab例程] wang10

说明：在光波导网络和量子网络系统的光电特性研究文章中的10*10波导网络-10* 10 waveguide network in the optical waveguide networks and quantum optical and electrical properties of the network systems research article
<刘莹> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[matlab例程] wang7

说明：在光波导网络和量子网络系统的光电特性研究文章中的7*方形网络波导透射特性-7* 7 square network in the optical waveguide networks and quantum optical and electrical properties of the network systems research articles waveguide transmission characteristics
<刘莹> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[人工智能/神经网络/遗传算法] Untitled8

说明：bp神经网络 bp神经网络 -bp NN
<郝毅> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] plsmodeling

说明：在matlab中进行PLS建模的程序代码 无注释 -PLS modeling in matlab code annotation
<张> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] hcm

说明：k均值是一种简单有效的聚类方法 可用在图像处理和数据挖掘等方面-k-means is a simple and effective clustering method can be used in image processing and data mining
<田溪> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] RBFPMATLAB

说明：RBF神经网络+MATLAB源程序设计，仿真图形可行。-RBF the neural network+MATLAB source design, simulation, graphics feasible.
<bufeng> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] kalman

说明：卡尔曼滤波在系统辨识中的应用，求出卡尔曼增益矩阵，计算并画出各自的误差图-Kalman filtering system identification, calculated Kalman gain matrix to calculate and draw the diagram of the respective error
<苏青> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数据结构常用算法] Cpp1

说明：用c++写的一个FIFO算法，感觉还不错-The FIFO algorithm with c++ write, I feel pretty good
<吴志龙> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] upsclRenrm

说明：Upscaling permeabilities by renormalization algorithm (King, 1989)
<Masoud> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] factn

说明：The multifactorial function is a generalization of the factorial function
<LStemp> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] sierpinski

说明：Generates and plots state output sequence X[n] according to X[n]=round[1/2(X[n-1]+R[n])], where R[n] is a reference point chosen at random
<LStemp> 在 2025-02-07 上传 | 大小：1kb | 下载：0