FindGraph is een grafische, curve fitting, en digitaliseren tool. Het programma biedt 10 generieke past, met inbegrip van lineaire regressie, logistieke functies, rationeel, Fourier aanpassing, neurale netwerken, plus een bibliotheek van meer dan 500 industrie-specifieke 2D-formules. Ingebouwde wizard helpt bij het toepassen van verschillende curve past het model dat de gegevens beschrijft de beste te ontdekken. Er is een functie om de beste fit-functie selecteren op basis van minimale kleinste kwadraten waarde of BDS-test waarde of minimale BIC (Bayesian informatie criterium) waarde. FindGraph in staat stelt om een soepele, interpoleren, aftrekken, differentiëren, integreren en transformeren van gegevens en bochten, aan de Douglas-Peucker algoritme van toepassing voor het verminderen van het aantal punten, tot FFT en wavelet filters toepassen, Epanechnikov kernel gladder, te schatten Hurst of Lyapunov exponent , toe te passen SSA, ARIMA en cyclische signalen te halen. Het omvat functie van toepassing GMDH Polynomial Neural Network of Radial Basis Function Network aan te passen en te datareeksen voorspellen. Procrustes analyse is opgenomen. Ingebouwde Tovenaar van Digitalisering zal u helpen om de gegevens te digitaliseren. Excel voorbeelden zijn opgenomen om te leren hoe te bellen automatisering methoden aan te passen en te datareeksen voorspellen.
Wat is nieuw in deze release:
Versie 2.59:
- functie om de beste pasvorm met voorwaarden vinden toevoegen (bijvoorbeeld tweede afgeleide is positief in alle dataset)
- Feature om regularisatie (Forward trapsgewijze lineaire regressie algoritme) om overfitting te voorkomen toe te passen.
Wat is nieuw in versie 2.573:
Versie 2.57:
- Feature om regularisatie (Forward trapsgewijze lineaire regressie algoritme) om overfitting te voorkomen toe te passen.
- Feature om de beslissing grens in logistische regressie indeling te vinden.
Wat is nieuw in versie 2,552:
Versie 2,552:
- Epanechnikov kwadratisch kernel gladder
- Feature van toepassing stimuleren van (een gewogen gemiddelde van de voorspellingen van de individuele regressie lijnen) in lineaire regressie om overfitting te voorkomen.
Beperkingen
30-dagen trial
Reacties niet gevonden