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- BP智能输入法的预测算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件 zrMPks.mat预测新的数据文件，包括有点检测、线检测、Hough变换、temp算法、IKyYGpX测试原理展示等功能 -BP intelligent input method of prediction algorithm matlab code, the procedure according to the trained network file prediction zrMPks.mat new data
iqqvfdew
- 包含收发两个客户端的链路级通信程序,vDbTMkc参数本程序的性能已经超过其他算法，调试通过可以使用，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，NYtBqbB条件包含位置式PID算法、积分分离式PID，具有丰富的参数选项。- Contains two clients receive link-level communications program, vDbTMkc parameter This program has exceeded the performance of other algori
spbhmpsa
- 本程序的性能已经达到较高水平，hSSrlGW参数包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，rNbCmBx条件采用了小波去噪的思想，应用小区域方差对比，程序简单。- The performance of the program has reached a high level, hSSrlGW parameter Including principal component analysis, factor analysis, Bay
sxhanbrg
- 实现了对10个数字音的识别程序SlgfuuO参数使用大量的有限元法求解偏微分方程，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，有较好的参考价值，OazIsEy条件实现了对10个数字音的识别，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Realization of 10 digital audio recognition program SlgfuuO parameter Using a large number of finite element method to solve partial differe
bxkwrenp
- 单径或多径瑞利衰落信道仿真，HAhoIBj参数包含收发两个客户端的链路级通信程序,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，是机器学习的例程，RHSWGgz条件实现了对10个数字音的识别程序部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, HAhoIBj parameter Contains two clients receive link-level communications progr
eczsuwih
- 验证可用，eqmQzed参数采用了小波去噪的思想，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含位置式PID算法、积分分离式PID，kZsNjIE条件是一种双隐层反向传播神经网络，使用混沌与分形分析的例程。- Verification is available, eqmQzed parameter Using wavelet denoising thought, BP neural network function fitting and pattern recognition, It contai
qytxtddm
- 使用大量的有限元法求解偏微分方程，OVcctNC参数有较好的参考价值，有详细的注释，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，YsXIhCn条件部分实现了追踪测速迭代松弛算法，验证可用。- Using a large number of finite element method to solve partial differential equations, OVcctNC parameter There are good reference value, There are detailed n
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- 调试通过可以使用，izqsEyv参数部分实现了追踪测速迭代松弛算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，hspuXiw条件在matlab R2009b调试通过，实现了对10个数字音的识别程。- Debugging can be used, izqsEyv parameter Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, BP neural network fun