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PCNNtuxiangyasuo
- PCNN的相关算法的实现：一定条件下PCNN动态行为的分析；一种基于脉冲耦合神经网络的最短路径算法
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- !逐步回归分析程序： ! M：输入变量，M=N+1，其中N为自变量的个数；M包括的因变量个数 ! K：输入变量，观测点数； ! F1：引入因子时显著性的F-分布值； ! F2：剔除因子时显著性的F-分布值； ! XX：存放自变量和因变量的平均值； ! B：存放回归系数； ! V：存放偏回归平方和和残差平方和Q； ! S：存放回归系数的标准偏差和估计的标准偏差； ! C：存放复相关系数； ! F：存放F-检验值；
excelreader
- 经济分析软件的设计与实现 摘 要：经济预测在现代经济生活中的作用变的越来越重要。它是企业确定政策，进行决策和制定计划的依据；是提高经营管理水平、改善计划工作的重要内容。该系统以某一燃气公司2001-2005年的历史数据信息为基础。它实现对公司的历史经营、客户发展状况进行统计和分析，然后根据分析结果采用合适的经济数学方法对历史数据作运算得出所需要的预测结果。本文首先对燃气公司的2001-2005年数据表中的历史数据作详细分析；其次，结合统计数学的知识，对现有的各种经济预测方法做深入的理解
现代统计学与ＳＡＳ应用
- 本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
光伏建筑一体化综述
- 介绍了光伏建筑一体化(BIPV)系统。在讨论国内外BIPV相关政策与示范工程等现状的基础上，预测其市场前景及在城市楼宇建筑中的应用。指出了BIPV的研究热点和核心技术，分析了BIPV的发展前景。
daocaibook
- 图书馆管理系统代码规范，具有很好的可移植性。结构清晰：关键步骤的讲解详细，学习目标明确。实用性强：本丛书附书光盘附有完整源代码，可供读者积累工作经验，也可供计算机相关专业教师指导学生毕业设计之用。 本书以进销存管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统、财务管理系统、酒店管理系统、图书馆管理系统、医院管理系统、教务管理系统等多个当今最为热门的管理信息系统为例子，详细地介绍了这些系统的需求分析及管理信息系统开发的过程和方法。对项目背景、业务需求分析、功能需求分析、数据库需求分析、数据库建模、系统开发
SoftwareDesignDoc
- 收录了50多个文档模板<br>项目及开发管理类：包括立项前的分析，立项后的计划、以及进度跟踪、风险控制方面的文档模板，共计16个；<br>需求分析类：明确清晰的需求，是项目成功的基础，在此收集了在需求分析过程中所将使用到的文档模板，共计14个；<br>系统分析与设计类：包括体系结构设计、高层设计、详细设计、数据库设计等6个相关文档模板；<br>软件质量保证类：软件测试是质量保证的关键活动，在此收集了软件测试相关的11个文档模板；<br>
Gradestudentmanagementsystem
- （1）学生成绩的输入、修改、删除等基本操作； （2）成绩的查询功能，可以按学号、姓名等进行成绩查询； （3）成绩的综合统计功能，包括学生成绩按照不同条件进行排名，管理人员可以选择不的排序条件，并可以将排序结果进行打印输出； （4）计算每个学生的总成绩、平均成绩，所有学生单科的平均成绩，找出总成绩和单科成绩最高的学生并输出； （5）计算各班的总分和平均分，并按照平均分将各班成绩进行排序。 （6）统计不及格考生的信息； （7）学生奖励统计，自动生成每班获得奖学金的同学的信息，
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- 山 东 大 学 硕 士 学 位 论 文：图像边缘检测算法的研究本 文 分 为 七 个 部 分 。第一部分首先阐述了课题的研究背景、意义以 及该领域的发展现状；第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法，给出 了这些方法的图像边缘检测结果，并且进行了相关的分析比较；第三部 分阐述了BP 神经网络的结构以及数学模型等相关知识；第四部分具体 介绍了一种新的基于统计向量和BP 神经网络的边缘检测方法；第五部 分介绍了一种有效的边缘细化算法，它可以对新方法得到的图像边缘进 一步处理以达到
jiyutezhengronghehemohuhepanbian
- 提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定 位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基 准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进 行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最 近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
Correl080
- 本软件适合工程技术人员及学生进行数据分析。适用范围广、输入界面简单方便、功能模块实用强大、操作简便易懂。 本软件可进行二元线性与非线性相关分析；多元线性与非线性相关分析；多元线性的相关矩阵分析；数理统计与误差分析；计算行列式的值、求解多元方程组；学习与研究函数的图形及特性；计算常用函数等等。例如：可对化验分析成果进行回归及误差分析、对地质物化探数据进行相关性分析、对测量数据进行误差分析、对社会调查数据进行统计分析等等。 -The software for engineering an
Signal_Processing
- 1.产生正弦信号，方波信号，均匀噪声； 2.信号的叠加； 3.信号的相关分析； 4.信号的卷积； 5.信号的和； 6.信号的频谱图。-1. Generate sine signal, square wave signals, uniform noise 2. Signal superposition 3. The signal correlation analysis 4. The convolution of signal 5. The sum of
信号相关检测
- 1、编程产生周期信号，加噪；观察信号特性（时域、频域）； 2、编程完成相关处理，观察输出信号特性（时域、频域）； 3、观测分析周期信号的周期和幅度，分析实验结果；
多元分析
- 多元分析详细介绍及典型相关的数学描述。最后有详细的matlab程序介绍。(Multivariate analysis details and typical mathematical descr iption. Finally, a detailed matlab program is introduced.)
动基座初始对准及相关问题研究
- 该论文对动基座初始对准问题进行了研究，包括大失角下初始对准；内杆臂效应分析与补偿 ；整周期采样对姿态解算精度的影响；经典的圆锥误差运动补偿等方面，具有较强 的 研究价值，值得推荐！(This paper studied the dynamic initial alignment problem, including the loss of large angle alignment; analysis and compensation of lever arm effect sampling;
深入浅出数据分析.pdf
- 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外，为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。 《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字
ch10 回归分析
- 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多
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ICA
- 主要是运用ICA算法提取独立分量ICs,建立相关统计量，用于TE过程的故障检测(The ICA algorithm is used to extract the independent component ICs and establish correlation statistics for fault detection in TE process.)
R语言数据分析及绘图代码
- 关联是两个或多个变量取值之间存在的一类重要的可被发现的某种规律性。关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。(Association is a kind of important discoverable regularity between the values of two or more variables. The purpose of association analysis is to find hidden relationships amo