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用matlab实现多次最佳一致的函数逼近
- 用matlab实现多次最佳一致的函数逼近，算法由本人独立完成，经过实践检验-using Matlab best to achieve the same number of function approximation algorithm independent, I will be completed through the test of practice
bpnnet
- 用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation P networks usually have one or more hidden layer, a hidden laye
用matlab实现多次最佳一致的函数逼近
- 用matlab实现多次最佳一致的函数逼近，算法由本人独立完成，经过实践检验-using Matlab best to achieve the same number of function approximation algorithm independent, I will be completed through the test of practice
人工神经网络BP算法_函数逼近
- 用三层BP网络实现一个单输入单输出函数的逼近，文件中一个CPP文件和一个WORD文件，其中word文档中有对算法理论，算法设计，程序结果及改进方法试验的详细说明-using neural networks to achieve a single-input single-output function approximation, a CPP paper documents and a Word document, which docu
bpalgorithm1
- BP算法的C语言实现，可用于函数逼近，分类，数据挖掘应用等-BP algorithm C language can be used to function approximation and classification, data mining applications
methods-of-function-approach
- 5种函数逼近的c++代码， 1 级数求和(EULSUM) 2 多项式和有理函数(DDPOLY(函数值), POLDIV(两个多项式的商及余)) 3 切比雪夫逼近(CHEBFT->CHEBEV) 4 积分和导数的切比雪夫逼近(CHINT(不定积分), CHDER(导函数)) 5 用切比雪夫逼近求函数的多项式逼近(CHEBPC, PCSHFT)-five function approximation of c code, a seri
hshbj
- 此程序包为用最小二乘法求函数逼近的M文件集合,在Matlab平台下使用-this package for the least square method for function approximation M document assembly, the use of Matlab platform
bp2&3
- 两个程序：2层BP网络以及3层BP网络实现的函数逼近。-Two procedures: 2-layer BP network, as well as 3-layer BP network s function approximation.
RBFFunction
- RBF网络用于函数逼近的一个程序！内部包含几个关于RBF网络的几个算法。-RBF network for function approximation of a process! Internal contains several of the RBF network of several algorithms.
do03zpyI
- matlab 里用BP网络实现函数逼近的例子-Matlab Lane BP network function approximation example
fzh1
- 用于函数逼近的BP算法程序,matlab源码-function approximation for the BP algorithm procedures, Matlab FOSS
hsnh
- 函数逼近，通过拟合进行数值分析运算，拟合函数图像。-function approximation, by fitting numerical analysis operations function fitting image.
BPnetwork
- 用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation. BP networks usually have one or more hidden layer, hidden lay
Delphi-ChangYongShuZhiSuanFa
- Delphi常用数值算法(源码) 这些算法将为千千万万非计算机专业的工程技术人员架起一座方便快捷的桥梁，并能缩短应用软件的编制周期，减少重复劳动，达到事业功倍的效果。 第1章线性代数方程组的解法 第2章插值 第3章数值积分 第4章特殊函数 第5章函数逼近 第6章特征值问题 第7章数据拟合 第8章方程求根和非线性方程组的解法 第9章函数的极值和最优化 第10章傅里叶变换谱方法 第11
mat-bp
- 用BP实现函数逼近 Matlab有如下特点： 1.编程效率高 例如：普通的矩阵计算用一般的高级语言，如C,Pascal等，需要十几至几十行语句，用matlab， 至多几行。 2.用户使用方便； 3.语句简单，内涵丰富； 4.高效方便的矩阵和数值计算； 5.方便的绘图功能，等等。 -BP realize function approximation using Matlab has the following
bpnnet.m
- 应用bp神经网络实现了函数逼近,并用matlab程序实现了整个过程-Bp neural network applications realize the function approximation, and the procedures used matlab realize the whole process
第5章 函数逼近
- 函数论的一个重要组成部分，涉及的基本问题是函数的近似表示问题。在数学的理论研究和实际应用中经常遇到下类问题：在选定的一类函数中寻找某个函数g，使它是已知函数?在一定意义下的近似表示，并求出用g近似表示 ?而产生的误差。这就是函数逼近问题。在函数逼近问题中，用来逼近已知函数?的函数类可以有不同的选择；即使函数类选定了，在该类函数中用作?的近似表示的函数g的确定方式仍然是各式各样的；g对?的近似程度（误差）也可以有各种不同的含义。所以函数逼
插值和函数逼近
- 各种插值和函数逼近方法包括hermit 插值拉格朗日插值牛顿插值等(Various interpolation and function approximation methods include hermit interpolation, Lagrange interpolation, Newton interpolation and so on)
第5章 函数逼近
- matlab常用算法中的函数逼近计算，内含12个文件(Matlab algorithm commonly used functions approximation calculation, contains 12 files)