matlab计算余弦相似度

12.2串联系统的能控性和能观测性 串联系统是由子系统按串联方式顺序联接的组合系统 首先，对子系统引入两个基本假定。一是，S1和S2可由其传递函数矩阵G1(s)和G2(s)所完全表征，即其状态空间描述为完全能控和完全能观测。二是，Gi(s)，i=1,2,为qi×pi有理分式矩阵，且表为不可简约右和左MFD： Gi(s)=Ni(s)Di-1(s)=DLi-1NLi(s)，i=1,2 进而，由子系统的S1－S2串联特征，可以给出系统组成上的相应约束条件为 u=u1，y1=u2，y=y2 p1=p，q1=p2，q2=q 结论12.7[能控性条件] 由线性时不变子系统S1和S2组成的串联系统ST，若取 G1(s)=不可简约右MFD N1(s)D1-1(s) G2(s)=不可简约右MFD N2(s)D2-1(s) 则有 ST完全能控<=>{D2(s)，N1(s)}左互质 1/4,3/15 S1 S2 u u1 y1 u2 y2 y

2021安全运营技术成熟度曲线

（3）W的合成测量不确定度的预估 根据测量不确度预估的数学模型式，W的合成测量不确定度为UC（W） （4）W的扩展测量不确定度的预估 W的扩展测量不确定度U（W）等于合成测量不确定度乘以覆盖因子(这里取 )，即 W的扩展测量不确定度为1.1%，小于1.5%的设计要求，所以设计的系统符合要求。

matlab隶属度代码用于贝叶斯估计（MBE）的Matlab工具箱 概要 这是用于贝叶斯估计的Matlab工具箱。 该代码的基础是在以下论文（Kruschke，2013），书籍（Kruschke，2014）和网站（）中描述的Kruschke R代码的Matlab实现。 该工具箱旨在为用户提供与Kruschke的代码类似的可能分析，但仍使其可在仅Matlab的环境中使用。 另外，将来我将尝试添加其他功能，以使其不仅适用于组比较，而且还适用于其他功能。 程式码范例 本示例使用Kruschke的BEST论文（2013年）中提供的数据。 运行脚本mbe_2gr_example.m。 %% Load some data % EXAMPLE DATA (see Kruschke, 2013) % see http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ for R code y1 = [101,100,102,104,102,97,105,105,98,101,100,123,105,103,100,95,102,106,... 109,102,82,102,100,1

matlab语言之水果分级（面积，色泽，缺陷，圆形度，GUI界面设计）

最大流标号法的复杂度讨论 找一条增广链的计算量是容易估计的，不会超过O(n2) 但是最多迭代多少次(即增广的次数)就很难估计，在最坏情况下，与边的容量有关；如上图：先增广 s  u  v  t , 然后增广 s  v  u  t，每次只能增广 1 个单位，故要增广4000次才能结束 克服这种缺点的经验方法： 尽量先用段数少的增广链 尽量不重复前面出现过的增广链

企业信息系统建设成熟度评价指标体系.xls

低照度CMOS图像传感器技术论文

公开数据集，包括lt，res，res15，res16等，其中每个数据集又分为训练集及测试集，又细分为sentence、label、term等文件。