高斯径向基

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

径向基函数混沌神经网络模型与径向基函数混沌神经元模型被建立，通过分析其在产生混沌后的收敛特性，深入探究混沌系统的持久性。研究过程中，通过撤销模拟退火策略，使过程无法收敛，从而成功构建出永久保持混沌状态的混沌神经元动力系统。针对该系统的时间序列指标进行了详细分析，证明了其在保持混沌状态方面的可行性。此外，该系统还被成功应用于灰度图像的加密解密，阐述了该算法的原理、流程及其抗穷举能力，考察了原图像与加密图像的直方图特性，证实了该算法具有较强的抗统计分析能力。

最近开始学习支持向量机（SVM），在网络上花费了相当长的时间探索各种程序和软件包。发现了一个不错的matlab m文件，包含一个SVM的demo，特别是径向基函数核（RBF）的实现。希望这个程序能对大家有所帮助。下载、解压并运行demo文件即可。

将Matlab神经网络工具箱代码导出到Python的过程中，可以使用简单的径向基函数网络（pyradbas）。

针对瞬态偏微分方程的数值解问题，提出了一种无网格指数积分器的实验实现方法。该方法特别适用于微分方程解在计算域的局部区域随时间变化的情况。空间离散化阶段采用了具有紧支持的径向基函数。时间积分使用了exprb32指数Rosenbrock方法。所需的矩阵函数通过Leja点结合牛顿插值计算得出。这种积分器在空间和时间上表现出完全的自适应性。

维基媒体基金会是支持维基百科等多个知名项目的组织，其技术架构至关重要。根据提供的PDF资料深入探讨维基媒体的全球架构设计、内容分发网络（CDN）、应用服务器和持久化存储等关键技术。维基媒体通过三个全球数据中心在坦帕、阿姆斯特丹和首尔运作，支持每月超过1.1亿次的页面修订和庞大的数据流量需求。技术栈采用了LAMP作为核心，同时整合了Memcached、Lucene、Lighttpd等多种高级功能，构建了强大的技术生态系统。

基础的文章发布系统，支持用户注册和登录功能。用户登录后可以发布、编辑和删除文章。系统功能简单，是理论实践的初步尝试。

功能 [daughter,fourier_factor,coi,dofmin] = wave_bases(mother,k,scale,param); mother = upper(mother); n = length(k); 如果 (strcmp(mother,'MORLET')) %----- Morlet 如果 (param == -1), param = 6.;, end k0 = param; expnt = -(scale.k - k0).^2/2.(k > 0.); norm = sqrt(scalek(2))(pi^(-0.25))sqrt(n); % 总能量=N [Eqn(7)] daughter = normexp(expnt); daughter = daughter.(k > 0.); % Heaviside step function fourier_factor = (4pi)/(k0 + sqrt(2 + k0^2)); % 尺度-->Fourier [Sec.3h] coi = fourier_factor/sqrt(2); % 影响圆锥 [Sec.3g] dofmin = 2; % 自由度

基维克程序包kivikd的目的是提供一个与CouchDB兼容的守护程序，并由v4驱动程序套件提供支持。主要目标是提供一个简单的独立服务器过程进行测试。目前，Kivikd正处于早期开发阶段，功能尚未完全实现。该软件根据Apache 2.0许可证发布，详细信息请参阅LICENCE.md文件。

研究表明，径向碰摩转子在运动过程中展现出拟周期的特性，这对于理解其动力学行为具有重要意义。