搜索资源列表
leaveoneout_lssvm
- 用于最小二乘支持向量机的名为\"留一法\",可用于支持向量机超参数的确定.-for least squares support vector machine called "a stay", could be used to support vector machine-determined parameters.
nonliearequation
- 这是牛顿法求解非线性方程组哦那个，用matlab编写的3个m文件，F是方程组左端向量函数，JF是其Jacobian矩阵，最后调用newdim函数文件-This is the Newton method for solving nonlinear equations, oh, um, using Matlab prepared by the three m documents, F is equations extreme vector function, JF its Jacobian matr
qiutezhengzhidefangfa
- 利用C语言 用矩阵迭代法求矩阵的特征值和特征向量-C language matrix iterative method for matrix eigenvalue and eigenvector
svmlecture1
- 支持向量机-近红外光谱法用于真假奶粉的判别，是一篇论文-SVM - Near Infrared Spectroscopy for the real discriminant formula is a thesis
eig_mifa
- 用幂法求矩阵的特征值，求出来的是矩阵最大的特征和对应的特征向量。-method for using the power of the matrix eigenvalue, seeking the Matrix is the biggest character and the corresponding eigenvector.
powernode
- 牛顿－拉夫逊法潮流计算 基本步骤： （1）形成节点导纳矩阵 （2）将各节点电压设初值U， （3）将节点初值代入相关求式，求出修正方程式的常数项向量 （4）将节点电压初值代入求式，求出雅可比矩阵元素 （5）求解修正方程，求修正向量 （6）求取节点电压的新值 （7）检查是否收敛，如不收敛，则以各节点电压的新值作为初值自第3步重新开始进行狭义次迭代，否则转入下一步 （8）计算支路功率分布
gsxy
- // 带有列主元的高斯消元法 // 功能： 求解线性方程组 Ax = b // 参数： A － 指向n*n系数矩阵的指针 // b － 常数向量的指针 // n － 方程组的维数 // 返回值：0 － 如果成功。线性方程组的解保存在 b 中 // 1 － 求解失败
jacobi
- 本程序采用fortran编写，为用Jacobi法求实对称矩阵的特征值与特征向量
yuanzhen
- 本文提出一种新的相干波束形成方法，利用内插变换对相干背景下的真实阵列进行虚拟平移，得到多个虚拟平移后的信号协方差矩阵；对其进行平均后，所得到的相干信号协方差矩阵具有满秩性。利用一般的波束形成法求出最优权向量。该方法解决了五阵元均匀圆阵下二维相干信号的波束形成问题。
PCG
- ％ SSOR预处理的共轭梯度法求解方程Ax=b ％ 输入参数说明 ％ A 正定矩阵[n*n] ％ b 右边向量 ％ omega SSOR预处理参数(0--2) ％ Times 迭代次数 ％ errtol 给定误差终止条件 ％ ％输出参数 ％ NewX 方程Ax=b的x近似解 ％ avgerr 求解的当前平均绝对误差
unpower_method
- 反幂法求方阵的按模最小特征值及对应特征向量。
ElemMatOper
- 包含矩阵和向量一些基本运算的函数库,powermethod.c: 幂法的主程序，要用到ElemMatOper.c文件中的函数
support_vector_machine
- C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例@作为结构风险最小化准则的具体实现H支持向量机具有 全局最优性和较好的泛化能力
GivensHouseholder_eigenvectors
- GivensHouseholder法求解特征向量和特征值，公司所做项目中就是采用此法求解对称矩阵的特征向量和特征值，仅供参考！
power_standardization
- 幂法是一种计算矩阵主特征值（矩阵按模最大的特征值）及对应特征向量的迭代方法，特别适用于大型稀疏矩阵。 但是，一般幂法迭代向量v的各个不等于零的分量将随k 趋向于无穷大而使计算机溢出。因此，我们必须对某通幕法进行规范。即规范化幂法
jcb
- 其中包含了求特征值和特征向量的两种经典算法：雅克比法和雅克比过关法，函数可以直接使用
TZXL
- 求最大特征值和特征向量，此程序用迭代法。
AHP_code
- AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值、权系数向量及权重总排序，简便实用。
jacobi
- 雅可比迭代（过关法）计算实对称矩阵的特征值和特征向量
LDL
- 采用LDLT分解法解病态方程组，采用迭代求精法，将求解中丢失的残向量逐步找回来，这样可以求得更为精确的解。