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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
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 series Summation (EULSUM) 2 and ra
do03zpyI
- matlab 里用BP网络实现函数逼近的例子-Matlab Lane BP network function approximation example
NeuroNetSample
- 我以前写的一个的神经网络学习函数逼近和分类的例子，商用级的。-I have previously written a study of the neural network function approximation and classification of examples, business class.
neur290
- 函数逼近，vc++源程序，调试通过的，供大家参看-Function approximation, vc++ Source code, debugging adopted for all to see
7868RBF_classification
- rbf实现函数逼近，调试通过的，仅供大家参考-rbf realization of function approximation, debugging adopted for your reference
rbf
- 由于本人近阶段在研究神经网络方面的，所以把有关方面的共享给大家。 这段是用rbf函数逼近的源码。可直接编译运行-Due to recent phase I study of neural networks, so the parties to share to everyone. This is the source function approximation rbf. Direct the compiler to run
MATLABsuanfa
- 里面包含了插值，函数逼近的各个算法。很知道大家去学习-Which contains the interpolation, function approximation of the various algorithms. We are aware that to learn
BP
- 不使用matlab神经网络工具箱用bp网络实现函数逼近。利于了解bp网络的原理-Do not use matlab neural network toolbox with bp networks function approximation. Help to understand the principle of the network bp
BP
- 利用BP网络实现函数逼近，本程序以cos(k*pi*p)为例进行逼近-Function approximation using BP network, the procedures to cos (k* pi* p) as an example approximation
MATLAB
- 基于MATLAB的共轭梯度BP算法在函数逼近中的实例-MATLAB-based conjugate gradient BP algorithm in the example of function approximation
数据插值与函数逼近
- matlab数据插值与函数逼近.内容非常详尽的幻灯片。-matlab data interpolation and approximation. the content is very detailed slide show.
Character-Recognition(Lib-SVM)
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
bp_c
- BP人工神经网络改进算法 加入惯性系数 bp算法c语言实现_函数逼近-c code of bp algorithm.
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。所以函数逼近问题的提法具有多样的形式，其内容十分丰富。(An impo
新建文件夹
- bp神经网络用于函数逼近，MATLAB源程序， 可运行实现(BP neural network for function approximation)
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)