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各种
最小二乘法
汇总(算例及MATLAB程序)修改提高.rar
各种
最小二乘法
汇总(算例及MATLAB程序)修改提高.rar
2023-04-10 08:24:32
759KB
最小二乘
1
最小二乘法
的MATLAB实现
用matlab所学的知识,编写
最小二乘法
拟合程序,以解决物理实验中的
最小二乘法
拟合曲线以及相关系数等的问题。
2023-04-10 08:17:20
71KB
最小二乘法
1
matlab偏
最小二乘法
代码-PCA-clustering-and-PLS-Analysis-for-coffee:使用主成分分析、聚类和偏租
matlab 偏
最小二乘法
代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析,基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码,可以根据金属含量区分咖啡组。
2023-04-09 20:14:43
4KB
系统开源
1
线性拟合算法
线性拟合算法,可以计算一系列点的最小二乘拟合曲线,内涵使用方法说明,希望大家能用到
2023-04-09 19:00:19
3KB
线性拟合算法
最小二乘法
数学
1
(完整版)
最小二乘法
求仿射变换系数c++matlab代码.doc
本文介绍了一种利用
最小二乘法
求解仿射变换系数的方法,以将西南交通大学近景摄影测量像平面坐标系转换为屏幕坐标系为例。文章提供了C++和Matlab代码实现,其中包括了矩阵求逆的函数。
2023-03-30 15:27:13
15KB
(完整版)最小二乘法求仿射变换系
1
matlab偏
最小二乘法
代码-glucolynx:使用德州仪器DLPNIRScanNano的血糖监测应用程序
matlab 偏
最小二乘法
代码 Glucolynx-App Glucolynx 应用程序是一个使用近红外光谱 (NIRS) 的简单血糖监测应用程序。 MATLAB 中的机器学习算法用于预测血糖水平。 NIR 数据由德州仪器 (TI)的DLP:registered: NIRscan:trade_mark: Nano 评估模块通过扫描指尖生成为.csv文件。 默认情况下,此代码将从 .csv 文件中提取吸光度数据。 入门 MATLAB (R2016a 以上)必须安装在本地机器上。 安装 如果你想从 git 运行最新的代码,下面是如何开始: 克隆代码: git clone https://github.com/theinhtut/glucolynx.git cd glucolynx 打开MATLAB并运行 run('glucolynxApp.m'); 内置 - MathWorks 开发的多范式数值计算环境和专有编程语言。 - 提供布局和代码视图的丰富开发环境,是 MATLAB:registered: 编辑器的完全集成版本。 版本 Glucolynx-App v1.0.0 作者 Thein Htut - Glucolynx-App - Lars Nørgaa
2023-03-29 20:14:22
3.61MB
系统开源
1
利用
最小二乘法
拟合圆(vc实现)
该代码通过
最小二乘法
来拟合一个圆,而在使用该代码之前,必须提供所需要的一些列弧上的点,至少3个
2023-03-16 20:41:43
1KB
拟合圆
最小二乘法
1
最小二乘法
参数估计,c语言实现
最小二乘法
用于参数估计,用于检测和参数估计.c语言实现。用六个方程估计3个参数。
2023-03-07 16:42:37
7KB
最小二乘法用于参数估计
1
数值分析C++源码:二分法,迭代法,牛顿法,消元法,分解法,平方根法,雅克比法,牛顿插值等
每个代码都可以运行哦 运行环境我的是VC6.0 数值分析C++源码-二分法,迭代法,牛顿法,高斯消元法,高斯先列主元消元法,高斯全主元消元法,标度化列住院消元法,直接三角分解法,道立特分解法,改进的平方根法,平方根法,雅克比法,高斯赛德尔迭代法,牛顿插值法,拉格朗日插值法,
最小二乘法
,牛顿插值
2023-03-01 14:27:23
2.38MB
数值分析
最小二乘法
迭代法
消元法
1
阻尼
最小二乘法
matlab代码-Neural-Networks:Abhinav的神经网络项目
阻尼
最小二乘法
matlab代码项目1:使用多层感知器的双月分类问题 使用MLP项目1 –团队一的双月分类问题 Abhinav Karthik Sridhar科学硕士–电气工程,美国亚利桑那州立大学 Sanjay Kumar Reddy理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 Venkata Motupalli理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 摘要-该项目的关键思想是在上下月球上使用随机数据点(1000),并以给定的距离'd'进行分隔,并使用三种神经网络案例对它们进行分类:反向传播,带动量的反向传播和Levenberg- Marquardt使用多层感知器。 简介多层感知器(MLP)是一类前馈人工神经网络。 一个MLP至少由三层节点组成。 除输入节点外,每个节点都是使用非线性激活函数的神经元。 MLP利用称为反向传播的监督学习技术进行训练。 它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来。 它可以区分不可线性分离的数据。 图1多层感知器网络 每个MLP都具有激活功能,隐藏层的数量以及与每个隐藏层相关的隐藏神经元的数量以及与训练方法相关的学习率。 因此,我们使用Levenberg-
2023-02-17 09:57:32
726KB
系统开源
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