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BAM_NN
- 用外积和法设计的权矩阵，不能保证p对模式全部正确的联想。若对记忆模式对加以限制（即要求p个记忆模式Xk是两两正交的），则用外积和法设计的BAM网具有较好的联想能力。 在难以保证要识别的样本（或记忆模式）是正交的情况下，如何求权矩阵，并保证具有较好的联想能力？这个问题在用BAM网络实现对字符的识别程序仿真中得到体现。我们做过尝试，用伪逆法求权矩阵，虽然能对未加干扰的字符全部进行识别，但对加有噪声的字符识别效果很差。至于采用改变结构和其他算法的方法来求权矩阵，将是下一步要做的工作。-foreign
逆波兰表达式
- 计算用运算符后缀法表示的表达式的值。后缀表达式也称逆波兰表达式，比中缀表达式计算起来更方便简单些，中缀表达式要计算就存在着括号的匹配问题，所以在计算表达式值时一般都是先转换成后缀表达式，再用后缀法计算表达式的值。如：表达式(a+b*c)/d-e用后缀法表示应为abc*+d/e-。只考虑四则算术运算，且假设输入的操作数均为1位十进制数（0—9），并且输入的后缀形式表达式不含语法错误-calculated Operators suffix France said the value of the e
saher 顺序表逆置
- 习题 顺序表逆置：1． 设有一个线性表E={e1, e2, … , en-1, en}，设计一个算法，将线性表逆置，即使元素排列次序颠倒过来，成为逆线性表E’={ en , en-1 , … , e2 , e1 }--Problem reverse the order of the table is set: 1. There is a linear form E = {e1, e2, ..., en-1, en}, design an algorithm to linear inverse s
ReBesell.白赛尔大地主题反算
- 白赛尔大地主题反算：选择适当的参考椭球，已知两点的大地经纬度求两点之间的正反大地方位角和大地线长度。,Bessel formula for inverse solution of geodetic problem
algorithm
- C语言常用算法集合，包括底层编程，字符串处理，效验算法，逆阵、数学问题，问题算法-C language commonly used algorithm for the collection, including the underlying programming, string handling, well-tested algorithms, inverse matrix, a mathematical problem, the problem algorithm
sjjg
- Josephu问题,一元多项式的相加问题,模拟停车场管理问题,线性表的逆置算法,合并有序表,遍历二叉树（递归算法）,求二叉树的节点数、叶子数和深度（递归算法）,交换二叉树的左右孩子,有序表的折半查找,按递减次序输出二叉树中大于X的各元素的值,按递减次序输出二叉树中小于X的各元素的值,整理关键字使负值在前,冒泡排序-Josephu problem, the sum of one dollar polynomial problem, the issue of car park management
shuzhi1
- 北航数值分析大作业第一题 用幂法、反幂法求特征值及行列式值、条件数等 完整c语言程序，直接运行就有结果，并且有结果截图-Beihang numerical analysis problem with the first major operating power method, inverse power law seeking eigenvalue and the determinant of value, condition number and so a complete c la
Expression
- 表达式求值问题,将输入的表达式转换为相应的逆波兰-Expression evaluation problem, the input expression is converted to the corresponding inverse Poland
highpassfilter
- 问题是高切滤波或低通滤波，如果采用硬件实现，速度最快，但是现在计算机速度这么快，硬件实现起来相对麻烦，成本高，且灵活性性差， 软件实现相对方便多了，具体体的操作步骤如下（频率域） 先对数据作正FFT,再对变换后的频域数据乘以滤波因子，滤波因子的选择有理想高通、巴特沃斯高通、指数高通、梯形高通，一般选择梯形高通滤波因子，具体原因你可从数字信号处理的书上找到，，接下来将数据再作逆FFT就是了，还有就是在空间域作滤波，这里有一个带同滤波的程序的程序，你可参考一下，（将低切参数设为零就是
smartinv
- 通过求解LU分解解线性方程组 大型稀疏矩阵LU分解有用的是容易计算的。不是最快的方式来计算逆矩阵，但要避免消耗储存的问题-computing selected entries of the inverse, by solving a sequence of linear equations after doing an LU factorization. Useful for large sparse matrix which LU decomposition is easy to c
line
- 逆问题的线性求解，用于复杂网络动力学还原其线性结构的线性模拟-Solving linear inverse problem for linear analog complex network dynamics restore its linear structure
passion-the-third-ray-boundary
- passion方程的第三雷边界条件数值解，带有第三类边界条件的热传导方程逆时问题数值解-The third boundary condition passion of mine numerical solution of equations with the third boundary condition of numerical solution of inverse problem of heat conduction equation
tikhonov
- 该算法用于求解线性病态逆问题，同时该算法已经过实际验证，重建结果较好，希望对大家有所参考。-The algorithm for solving linear pathological inverse problem, at the same time, the algorithm was validated through actual and reconstruction results are good, hope to be of reference.
rbf_tomo_1_01
- Acoustic tomography involves sending a sonic signal across a measurement area and timing how long it takes to travel the distance. A number of transducers are situated around the measurement area to achieve this. Since the absolute sonic speed is aff
Quasi-newton-method
- 讨论了二维变系数抛物型方程的参数识别反问题，将其归为最优化问题，指定待定参数的函数类形式，用拟牛顿法来演化待求参数的最优估计值，并将该方法运用于线性扩散方程和具有分段函数系数的二维抛物型方程的参数识别反问题的数值模拟中，数值结果表明拟牛顿法是有效的和可行的。-Discuss parameter identification dimensional variable coefficient parabolic equation inverse problem, which was classifi
deblur_saturation_v0.1.tar
- 图像去模糊问题是一个典型的反问题。受制于反问题的内在约束，在其庞 大的解空间中寻找真解或者符合视觉习惯的解都非常困难。再加上观测过程中 引入的噪声，更是制约解的质量。 针对图像去模糊的反问题特性，从模型上来看，已有的方法主要集中在两 个大的方向：1）寻求更恰当的图像先验知识来构造更精确的先验模型。这些 先验经历了从光滑性、分片光滑性、梯度稀疏性等诸多特性的演变，在图像的 盲目和非盲目复原方法中都广泛应用。2）根据对观测噪声的分析设计更合理 的保真项。(The image deblurring p
Inverse Problem
- 计算反求实例，提供了三个计算实例，在不同的情况下对比了点估计和蒙卡方法的差别。(Calculation examples, provide three examples in different situations between the point estimation and Monte Carlo method difference.)
Sparse image and signal processing
- 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明
On_Gravitational_Inverse_Problem
- Yurtsever.2011.AMS.On the Gravitational Inverse Problem.pdf
EITtext
- 解决EIT中的逆问题，包括吉洪诺夫，Landewer，L1，共轭梯度法等(Solve the inverse problem in EIT, including gihunov, landewer, L1, conjugate gradient method and so on)