subbyteskey

建立了基于matlab的模糊整流器的仿真模型，通过了仿真验证(Established based on the fuzzy matlab simulation model of the rectifier, through the simulation)

matlab神经网络函数以及网络构建的一些介绍(Matlab ANN)

matlab实现的prim算法和kruskal算法(prim and kruskal made by matlab )

= lorentzfit （× ） lorentzfit 符合输入（× ）与罗伦兹功能的形式 “ （× ）= 1 / （（- 2）^ 2 + 3号） 输入 ：因变量值[ 是] （× ） × ：独立变量的值 输出功率 一：名单[ 1 2 3 ] 罗伦兹参数 示例 × = - 16:0.1:35 = 19.4 / （（- 7）^ 2 + 15.8）+ randn （大小（× ）/ 10 ） = lorentzfit （× ） 杰瑞德·威尔斯 11 / 15 / 11 杰瑞德威尔斯[ 点] [在] [ 点] 教育公爵(a = lorentzfit(y,x) LORENTZFIT fits the input Y(X) with a Lorentzian function of the form Y (X) = A1./((X- A2).^2+ A3) INPUTS Y : Dependent variable values [Y(X)] X : Independent variable values OUTPUT A : List of Lorentzian parameters [A1 A2 A3] EXAMPLE x =-16:0.1:35 y = 19.4./((x- 7).^2+ 15.8)+ randn(size(x))./10 a = lorentzfit(y,x) Jered R Wells 11/15/11 jered [dot] wells [at] duke [dot] edu)

matlab 实现ar模型中的burg 算法 ，源程序非调用 。可以直接使用(The matlab burg algorithm in ar model, source of non-call.)

B样条的方阵生成图形，利用MATLAB生成B样条的源码(B spline matrix generated graphics, the use of MATLAB source code generated B-spline)

matlab codes for kernel SVM

说明：  little matlab script but still no error

将Iris数据集分为2组，每组各75个样本，每组中每种花各有25个样本。其中一组作为以上程序的训练样本，另外一组作为检验样本。为了方便训练，将3类花分别编号为1，2，3 。 　　使用这些数据训练一个4输入（分别对应4个特征），3输出（分别对应该样本属于某一品种的可能性大小）的前向网络。(The Iris data set is divided into two groups each of 75 samples in each group have 25 samples in each flower. One set of sample programs as more training, another group as the test samples. To facilitate training, the three types of flowers were numbered 1,2,3. Training before using these data a 4-input (respectively 4 features), 3 outputs (respectively the possibility should belong to a variety of sample size) to the network.)

弗洛伊德算法，输入无向图中的任意两点的编号，可以得出两点间最短距离。解决最优化问题。(Floyd algorithm, the input undirected graph any two points in the number, the shortest distance between two points can be drawn. Solve the optimization problem.)