文学。神经网络。遗传算法。数字信号处理。数学,分析。统计数据。 - 页 7

 
MetaDriver >>:
При переходе по ссылке получил : "Запрашиваемый файл MATLAB.ZIP Не найден"
Похоже файлообменники старательно отслеживают и пресекают заливку всего связанного с матлабом... :) :) :)

别开玩笑了--通常文件共享网站会威胁删除侵犯版权的文件。 而且你不应该把文件叫成这么明目张胆的名字。如果它是 "MuMu",它就能活下来......

 
MetaDriver >>:

Если без шуток - обычно файлообменники грозятся удалять файлы нарушающие авторские права. И зря ты так откровенно файл обозвал. Был бы "МуМу" - выжил бы...

不过,有趣的是。文件是真的,但他们不会让你链接到它。嗯,这是可修复的。我应该叫它以前的名字,像_ML,所以我就叫它。

 
该链接已被更新。
 
joo писал(а)>>
该链接已被更新。


我很好。
 
统计学文献

STATMAIN文件.PDF
Borovikov V. STATISTICA - The Art of Computer Data Analysis 2003.pdf
Borovikov V.P. Statistica。计算机上的数据分析艺术。2003.djvu
Borovikov V.P. STATISTICA中的通俗介绍.djvu
Borovikov V.P. STATISTICA的普及介绍.pdf
Borovikov V.P. Prediction in STATISTICA.2000.djvu
使用Statistica 5.0进行实验数据的统计处理。第一部分.pdf
使用STATISTICA 5.0软件包对经验数据进行统计处理。第二部分.pdf

不够。加。
 
Vinin >>:


У меня все нормально

我现在也有同样的情况。还没有试过统计学,我将在matlab之后抽出。

 
MetaDriver писал(а)>>

我现在也有同样的情况。还没有试过统计学,我将在Matlab之后抽出。


这也是可以的。
 
枫叶文学

Maple 11 高级编程指南 (Maplesoft, 2007) WW.pdf
Maple 11入门指南(Maplesoft, 2007) WW.pdf
Maple 11入门编程指南(Maplesoft, 2007) WW.pdf
Maple 11 快速参考卡.pdf
Maple 11用户手册.pdf
Govorukhin V.N. Introduction to Maple.Mathematical package for everybody.pdf
Deaconov V. MAPLE 7_MATHETICAL COURSE.pdf
曼松B.M. MAPLE V POWER EDITION.djvu
Matrosov A.V. Maple6_解决高等数学和力学的问题.pdf
Prokhorov G.V., Ledenev M.A., Kolbeev V.V.MAPLE V.djvu, Svidzhkov O.A.
Shdrizhkov O.A. MATHEMATICS ON the Computer MAPLE 8.djvu
 
大家好!!我有一个问题,是以文凭题目 "开发软件模块 "应用神经网络进行软件项目的风险分析 "的形式。问题是有很多神经网络,采取哪种拓扑结构还不清楚,请知道的人指教。其任务是将风险划分到已经创建的类别 中(即分类任务)。在神经网络的输入端,事件将被输入,神经网络对它们进行分析,并根据事件的风险程度将它们分配到不同的类别(这种类型的类别:非常高风险、高风险、中等风险、低风险和非常低风险)。输出的结果应该是输出一个风险非常高的等级。如果你对这个问题有任何见解,请帮助我,我将非常感激。
 
MariSha >>:
Всем привет!! у меня есть проблемка в виде темы диплома "Разработка программного модуля «Применение нейронных сетей для анализа рисков программных проектов»". Дело в том, что нейронных сетей очень много, какую топологию конкретно взять не понятно, подскажите плиз, кто знает. Задача состоит в разбиении рисков по уже созданным классам (т.е. задача классификации). На вход нейронной сети будут подаваться события, нейронная сеть из анализирует и распределяет по классам в зависимости от степени риска событий (классы типа таких: очень высокий риск, высокий риск, средний, низкий и оч низкий). На выходе вроде как должен вывестись класс с очень высоким риском. Помогите пожалуйста кто может поведать что-нибудь толковое по этой теме, буду оч признательна

请单独开一个话题。