FindGraph

FindGraph este un grafic, montaj curba, și instrument de digitizare. Programul oferă 10 crize generice, inclusiv de regresie liniară, funcții logistice, rațională, Fourier aproximare, retele neuronale, plus o bibliotecă de peste 500 de formule 2D specifice industriei. Wizard Built-in ajuta aplicarea diferitelor curba se potriveste pentru a descoperi modelul care descrie cel mai bine datele. Există o funcție pentru a selecta cele mai bune funcții se potrivesc în funcție de valoarea minimă mai mici pătrate, sau o valoare de test BDS, sau BIC (criteriu de informații Bayesian) valoarea minimă. FindGraph permite pentru a netezi, interpola, scade, diferenția, integreze, și transforma datele si curbe, de a aplica algoritmul Douglas-Peucker pentru reducerea numărului de puncte, pentru a aplica FFT și wavelet filtre, Epanechnikov kernel lin, pentru a estima Hurst sau Lyapunov exponent , să aplice SSA, ARIMA, și pentru a extrage semnale ciclice. Acesta include caracteristică pentru a aplica GMDH Polinomial rețele neuronale sau Radial Basis Function rețea pentru a se potrivi și de a prognoza serii de date. Analiza lui Procust este inclus. Built-in Wizard digitalizării va ajuta să digitizarea datelor. Exemple Excel sunt incluse pentru a afla cum pentru a apela metode de automatizare pentru a se potrivi și de a prognoza serii de date.

Ce este nou în această versiune:

Versiune 2.59:

• Adăugați caracteristică pentru a găsi cele mai bune se potrivesc cu condițiile (de exemplu, al doilea derivat este pozitiv în toate CCD)
• Element de a aplica regularizare (Forward Stagewise Linear Regression algoritm) pentru a preveni overfitting.

Ce este nou în versiunea 2.573:

Versiune 2.57:

• Element de a aplica regularizare (Forward Stagewise Linear Regression algoritm) pentru a preveni overfitting.
• caracteristică pentru a găsi granița decizie în clasificarea regresie logistică.

Ce este nou în versiunea 2.552:

Versiune 2.552:

• Epanechnikov kernel patratica lin
• Element de a aplica stimularea (o medie ponderată de predicții de linii de regresie individuale), în regresie liniară pentru a preveni overfitting.

Limitări :

de încercare de 30 de zile