FindGraph

FindGraph е графики, крива, и записа инструмент. Програмата предлага 10 генерични припадъци, включително линейна регресия, логистични функции, рационален, Фурие сближаване, невронни мрежи, плюс библиотека от над 500 специфични за индустрията 2D формули. Вграден Wizard помага прилагане на различни крива приляга да откриете модел, който описва данните най-добрия. Има една функция, за да изберете най-добре функция на базата на минимална стойност най-малките квадрати, или тест стойност БДС, или минимална BIC (Bayesian критерий информация) стойност. FindGraph позволява да се изгладят, интерполира събиране, изваждане, диференциране, интегриране, и трансформиране на данни и извивки, за да се прилага алгоритъма на Дъглас-Peucker за намаляване на броя на точките, за да прилага FFT и Wavelet филтри, Epanechnikov ядрото гладко, за да изчислите Hurst или Ляпунов експонента , да се прилагат SSA, ARIMA и да се извлекат циклични сигнали. Тя включва функция, за да се прилага GMDH полиноми Neural Network или Radial Basis Function Network да се поберат и да се прогнозира серия данни. Е включена Прокруст анализ. Вграден Wizard на Дигитализация ще ви помогне да дигитализира данните. Примери Excel са включени, за да научите как да се обадя методи за автоматизация, за да се поберат и да се прогнозира серия данни.

Какво ново в тази версия:

Версия 2.59:

• Добавяне на функция, за да се намери най-добре с условия (например, втората производна е положителна във всички набор от данни)
• Feature да прилага узаконяване (Forward Stagewise линейна регресия алгоритъм) за предотвратяване на прекомерно нагаждане.

Какво ново във версия 2.573:

Версия 2.57:

• Feature да прилага узаконяване (Forward Stagewise линейна регресия алгоритъм) за предотвратяване на прекомерно нагаждане.
• Feature да намерите границата на решение в логистичен класификация регресия.

Какво ново във версия 2.552:

Version 2,552:

• Epanechnikov квадратното ядрото гладко
• Feature да прилага стимулиране (среднопретеглена стойност на прогнози на отделните регресионни линии) в линейна регресия за предотвратяване на прекомерно нагаждане.

<> силни ограничения

30-дневна пробна версия