神经网络的源码程序，利用c的知识和能用径向基神经网络的功能
标签： 神经网络 源码 程序
上传时间： 2014-10-29
上传用户：manlian
用小波构造神经网络，将小波分解的基函数构成神经的隐函数。
标签： 神经网络
上传时间： 2014-05-24
上传用户：lps11188
针对位同步问题，提出了一种基于基函数分解的开环位定时估计算法。该算法首先利用基函数分解的结果进行相关运算，将本地参考信号波形和接收信号波形的定时偏差缩小到T/4以内；再根据相关运算提供的角度信息进行精确的位同步估计。该算法不需要提取载波相位信息，复杂度较低。仿真结果表明该算法具有较好的估计精度
标签： 位同步
上传时间： 2013-12-13
上传用户：yangbo69
摘要：给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手，使用前训练一系列的三层前馈网络模块，然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理，辅以非线性补偿控制机械手，使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。
标签： 神经网络 NN 机器人控制 分级
上传时间： 2016-12-23
上传用户：1583060504
实验题目：Hermite插值多项式 相关知识：通过n+1个节点的次数不超过2n+1的Hermite插值多项式为： 其中，Hermite插值基函数 数据结构：三个一维数组或一个二维数组 算法设计：（略） 编写代码：（略） 实验用例： 已知函数y=f(x)的一张表(其中 )： x 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 y 0.904837 0.818731 0.740818 0.670320 0.606531 m -0.904837 -0.818731 -0.740818 -0.670320 -0.606531 x 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 y 0.548812 0.496585 0.449329 0.406570 0.367879 m -0.548812 -0.496585 -0.449329 -0.406570 -0.367879 实验用例：利用Hermite插值多项式 求被插值函数f(x)在点x=0.55处的近似值。建议：画出Hermite插值多项式 的曲线。
标签： Hermite 多项式 插值 实验
上传时间： 2013-12-24
上传用户：czl10052678
本文介绍了一般贝叶斯框架通过稀疏来解决回归和经典任务中利用线性模型中参数。虽然这框架完全概括说明了，我们对一个特定专业的做法，这个特定专业就是我们指的“相关向量机（ RVM ）” 一个模型以相同的函数模型功能流行和最先进的“支持向量机”（ SVM） 。我们论证了利用概率贝叶斯学习的构造，我们可以得出准确的预测模式，这个模型相比SVM大幅减少了使用基底函数，同时提供了一些其他优点。这些优点包括在效益指标的概率预测，自动估算“nuisance”参数，并利用该设施任意基函数（如：非`Mercer 的内核）
标签： 贝叶斯 稀疏 回归 参数
上传时间： 2014-01-02
上传用户：dancnc
信号自适应处理，使用的核函数为高斯径向核函数。
标签： 信号 自适应处理
上传时间： 2013-12-21
上传用户：miaochun888
拉格朗日插值法只能算是数学意义上的插值，从插值基函数的巧妙选取，已经构造性的证明了插值法的存在性和惟一性
标签： 插值
上传时间： 2013-11-30
上传用户：playboys0
1. 给定函数 ，. （1） 1.在定义区间上等间隔地取5个节点,并计算节点处的函数值(取6位有效数字). 借助Matlab 求该函数的Lagrange 插值基函数以及差值多项式的表达式. 2.利用图示的方法将插值多项式曲线与曲线(1)进行比较. 3.求该函数在区间端点处的一阶和二阶导数. 4.利用Matlab 函数csape和1.所得数据求该函数的三次样条插值函数，其中，边界条件分别为固定边界条件和自然边界条件。以图示的方式将所求样条函数曲线和被插值函数曲线进行比较。 5. 写出所求三次样条函数在各个小区间上的表达式（系数取2位有效数字）。 6.利用Matlab函数fnval计算所求三次样条函数在点处的值，画图并与被插值曲线作比较。
标签： matlab 曲线插值
上传时间： 2015-03-29
上传用户：kmyilang
为了在曲面四面体单元中使用已知的基函数，我们必须要进行可以使得曲面四面体单元投影为规则四面体单元的坐标变换。
标签： 曲面四面体上10个点的坐标
上传时间： 2015-06-05
上传用户：疯狂的石头
