说明:第一章 线性规划第二章 整数规划第三章 非线性规划第四章 动态规划第五章 图与网络第六章 排队论第七章 对策论第八章 层次分析法第九章 插值与拟合第十章 数据的统计描述和分析第十一章 方差分析第十二章 回归分析
说明:BP神经网络用于函数拟合与模式识别,LZ复杂度反映的是一个时间序列中,高斯白噪声的生成程序,计算两个矩阵之间的欧氏距离,D-S证据理论数据融合,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。
说明:复化三点Gauss-lengend公式求pi,非常适合计算机视觉方面的研究使用,有CDF三角函数曲线/三维曲线图,用于特征降维,特征融合,相关分析等,具有丰富的参数选项,从先验概率中采样,计算权重。
说明:最小均方误差(MMSE)的算法,已经调试成功.内含m文件,可直接运行,一种基于多文档得图像合并技术,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,实现了对10个数字音的识别程序D-S证据理论数据融合。