搜索资源列表
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
LUwerwer
- 通过LU分解求矩阵的逆矩阵，可应用于反幂法的实现-through the matrix factorization for the inverse matrix can be used against the law to achieve power
MinCurvature
- 常见插值方法及其介绍 “Inverse Distance to a Power（反距离加权插值法）” “Kriging（克里金插值法）” “Minimum Curvature（最小曲率)” “Modified Shepard s Method（改进谢别德法）” -common interpolation methods and introduced "Inverse Distance to a Power (Anti - distance weighted
E64_0230
- 平衡二叉树操作的演示 一、 需求分析 （1） 利用平衡二叉树实现动态查找表。实现查找，插入和删除三种基本功能。 （2） 初始，平衡二叉树为空树，操作界面给出查找，插入和删除三种操供选择。每种操作均要提示输入关键字。每次插入和删除一个接点时，显示更新的平衡二叉树。 （3） 重点在于对删除算法的实现。假设要删除的关键字为X的结点，若X不在叶子结点上，则用左子树中的最大值或者右子树中的最小值取代X。如此反复，直到删除动作传递到某个叶子结点，删除叶子结点时，若要进行平衡变换，可采用插入的
fillnans
- FILLNANS replaces all NaNs in array using inverse-distance weighting between non-NaN values.
LB8
- 编译原理，逆波兰式。-compiler theory, inverse Polish.
QR_LU_Eigenvalue
- 包括使用修正Gram-Schmit算法实现QR分解，自编LU分解、利用幂法和反幂法计算矩阵最大和最小特征值的程序。例外附有使用这些算法的例子供参考。 QR decomposition algorithm based on modified Gram-Schmit LU decomposition algorithm algorithm used to find maximum and minimum eigenvalue based on power and inverse power meth