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- 典型潜艇水下辐射噪声空间分布特性测试与分析技术研究
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- 本论文的主要工作在于引入了一种新的特征提取方法----独立分量分析。独立分量分析的根本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性，找出相互独立的隐含信息成分，完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取
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- 传统的BP神经网络预测程序,本程序主要用于网站点击率预测和评价的
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- matlab进行模糊pid仿真的源代码，效果一般，但已在本人毕业论文中实用,pid fuzzy matlab simulation of source code, the effect of the general, but in my dissertation in the practical
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- 数学建模若干问题的论文- Mathematics modelling certain questions papers
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- 运用信息理论 对数据处理分析 的典型问题-Use of information theory to the analysis of typical data-processing problem
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- 基于MATLAB的FHSS通信系统的设计与实现-The design of fhss communication system based on matlab
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- 全国数学建模题目级优秀数学建模论文下载,数学建模典型题例。-quanguo shuxue jianmo timu ji youxiu shuxue jianmu lunwen xiazai
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- 针对 深 人 基础I程施1_的特点，围绕深基坑}_程自身的稳定性和环境岩十}，程问题这一突出 的技术难题。对于日益加人、加深的岩十}程问题，传统的研究方法中存在着“参数给不准”和 “模型给不准”两个主要困惑，它们已经成为制约岩}月程发展的瓶颈。这就需要另辟蹊径，实 现思维方式的变革，引入其他相关学科的最新成果，诸如智能神经网络、模糊数学理论、遗传算 法等软科学方法，来研究深大基础}_程施}_变形的钾能预测与控制方法。本文对地卜}程施!_过 程中的稳定性和安全性进行了较系统的分
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- 关于模糊聚类方法的论文 FCM 模糊聚类神经网络 以及一些改进的FCM聚类-Fuzzy clustering method on paper FCM fuzzy clustering neural network and a number of improved FCM clustering
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- 经典的数学建模论文，详细的算法解释-very good papers........
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- 数学建模经典论文，详细的算法解释- lunwen
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- 自己写的MATLAB的防射变换的程序。请多多指教-Write your own MATLAB Anti-shot transformation process. Requests the exhibitions
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- 好好学习通信方面的相关知识，信噪比估计算法-Learn the relevant knowledge of communications, SNR estimation algorithm
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- 介绍使用GPIB控制卡，控制仪器的方法，以及使用函数库编写程序对仪器进行读写控制等。-Introduced using the GPIB controller to control the instrument approach, and write programs using the library to read and write control of the instrument.
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- 高精度多面函数拟合高程的论文，值得一看，非常有价值-High-precision multi-function fitting surface elevation of the paper, worth a visit
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- 正态总体均值的 F检验法 ： 研究了正态分布总体均值的双边假设检验问题， 得到了一个新的检验方法 一一F检验法。-Normal Population Mean F test: study of the normal population mean of the bilateral hypothesis test problem, get a new test method of 11 F test.
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- 基于RBF网络的SCARA机器人的运动学逆解基于RBF网络的SCARA机器人的运动学逆解-RBF network based inverse kinematics of SCARA robot RBF network based inverse kinematics of SCARA robot
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- 数据挖掘中的贝叶斯网络构建与应用 ,用数据挖掘解决问题-Data Mining and Application of Bayesian network construction