资源列表
bicycle_tf
- 使用tensorflow实现的四层神经网络，并将网络节点参数进行储存(a neural network by python)
2016.06.29梯度下降softmax回归
- 介绍梯度下降算法，用实例来说明其运行原理(Gradient descent soft Max regression)
NOMA-CR-SWIPT
- 完成NOMA仿真分析，通过仿真确定自己的优化变量，进行性能分析(Completion of NOMA simulation analysis)
用Z-N法实现P，PI，PID控制的参数整定
- 用MATLAB程序软件完成Z-N法对控制器的参数整定，实现P,PI,PID控制器的分别参数整定，并求出控制器的控制参数Kp，Ti，Td。最后绘制出不同控制器控制下的及参数整定前后的单位阶跃响应图进行比较。(MATLAB program software is used to complete the parameter tuning of the controller by Z-N method. The parameters of P, PI, PID controller are adjus
Z-N法整定PID控制器参数
- 用MATLAB程序软件完成临界比例带法对PID控制器的参数整定，并求出PID控制器的三个参数Kp，Ti，Td。最后绘制出参数整定前后的单位阶跃响应图进行比较。(The parameters of PID controller are adjusted by MATLAB software and the three parameters Kp, Ti and Td of PID controller are obtained. Finally, the unit step response di
基于小波变换的klda人脸识别
- 基于小波变换的klda人脸识别，首先用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理，再将基于核的线性判别分析应用于人脸识别中的最佳特征抽取，最后使用欧氏距离分类器实现人脸分类。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验，本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。
cuda_cfd
- 文件列表： OpenCFD-EC2D-1.0\bc2d_1.in OpenCFD-EC2D-1.0\control.in OpenCFD-EC2D-1.0\opencfd_ec2d_v1.0.f90 OpenCFD-EC2D-1.0\read_flow.f90 OpenCFD-EC2D-1.0\sub_boundary.f90 OpenCFD-EC2D-1.0\sub_flux.f90 OpenCFD-EC2D-1.0\sub_flux_split.f90 Open
RBF神经网络逼近非线性函数
- 利用径向基神经网络逼近非线性函数，MATLAB编程实现，给出训练误差(Radial basis function neural network is used to approximate nonlinear functions. MATLAB programming is implemented to give training error.)
新型上风格式_AUSM_的性能分析及其应用_陈靓
- 研究了新型上风格式AUSM+的分辨率、效率等性能,并用它与Roe、van Leer上风格式数值模拟了前向台阶激波反射流动,通过对激波、膨胀波、接触间断及其间相互干扰的复杂波系的模拟对比,分析探讨了AUSM+格式的低数值耗散、间断高分辨率等特性。(The resolution and efficiency of the new upwind scheme AUSM+ are studied, and the flow of forward step shock wave is simulated
CMAC逼近非线性函数
- 利用小脑模型神经网络逼近非线性函数，MATLAB编写m文件实现，给出逼近误差(Cerebellar model neural network is used to approximate nonlinear functions. MATLAB is used to write M files, and approximation error is given.)
第四章图1-8
- 传感器阵列波束优化设计与应用第四章 图1-图8 旁瓣控制波束形成，不同窗函数的比较和凹槽噪声发(Beam optimization design and application of sensor array fourth chapters 1- map 8 Sidelobe controlled beamforming, comparison of different window functions and groove noise)
kNN
- knn分类器, 机器学习实战第二章代码，k最近邻分类，适用于低维数据的分类器(classifier (KNN algorithm))