一 種改進(jìn)的 CURE聚類算法
資源簡(jiǎn)介：一 種改進(jìn)的 CURE聚類算法
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介：改進(jìn)的動(dòng)態(tài)聚類算法，是智能計(jì)算的一種重要方法，用vc++編寫，有很友好的界面
上傳時(shí)間： 2017-06-27
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)間測(cè)距算法，不需要節(jié)點(diǎn)的時(shí)間同步，開發(fā)環(huán)境：tinyos+cygwin，isp燒寫下載
上傳時(shí)間： 2015-04-25
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的隨機(jī)圓檢測(cè)算法。比起傳統(tǒng)方法。。更有優(yōu)勢(shì)
上傳時(shí)間： 2015-12-03
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資源簡(jiǎn)介：介紹了一種改進(jìn)的Huffman數(shù)據(jù)壓縮算法。針對(duì)Huffman算法的不足,首先對(duì)編碼溢出進(jìn)行了改進(jìn),通過線性鏈表存儲(chǔ)編 碼,第二個(gè)改進(jìn)是采用堆排序算法,這種方法可以減少對(duì)內(nèi)存讀寫的次數(shù),提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。論文最后采用3個(gè)JPG文件對(duì) Huffman*和經(jīng)典的Huffman進(jìn)行...
上傳時(shí)間： 2015-12-26
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資源簡(jiǎn)介：Birch:這是一種綜合的層次聚類的方法，它介紹了兩個(gè)概念，聚類特征和聚類特征樹，它們是用來表示聚類的。這些結(jié)構(gòu)能夠幫助聚類方法能運(yùn)行得更快，能夠處理大數(shù)據(jù)量。
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介：這文檔介紹的是一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法及其仿真
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的靜態(tài)克隆選擇算法及其應(yīng)用研究
上傳時(shí)間： 2016-07-17
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的靜態(tài)克隆選擇算法及其應(yīng)用研究
上傳時(shí)間： 2016-07-17
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的模糊C均值算法，英文，但解釋較詳細(xì)。
上傳時(shí)間： 2016-07-17
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資源簡(jiǎn)介：用c++實(shí)現(xiàn)的CURE聚類算法 這是即DBSCAN算法后出現(xiàn)的基于密度的聚類算法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：改進(jìn)的模糊聚類算法，主要用于處理高分辨率遙感影像
上傳時(shí)間： 2017-07-02
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資源簡(jiǎn)介：提出一種改進(jìn)的二維遺傳算法用于圖像恢復(fù)。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介：DBSCAN是一種性能優(yōu)越的基于密度的空間聚類算法．利用基于密度的聚類概念，用戶只需輸入一個(gè)參數(shù)，DBSCAN算法就能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的類，并可以有效地處理噪聲．這里是用C# 編寫的，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試數(shù)據(jù)的代碼。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介：四種聚類算法源代碼及示例代碼,本程序的最終目的是形成一套標(biāo)準(zhǔn)的用于聚類、可擴(kuò)展的工具。包括的內(nèi)容有1. 聚類算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 評(píng)估分類原型：程序可以在二維圖像上繪制出聚類的結(jié)果 3. 驗(yàn)證：程序給每一個(gè)算...
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介：一種基于matlab語言編程實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)聚類算法，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速聚類。
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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資源簡(jiǎn)介：DBSCAN是一種性能優(yōu)越的基于密度的空間聚類算法．利用基于密度的聚類概念，用戶只需輸入一個(gè)參數(shù)，DBSCAN算法就能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的類，并可以有效地處理噪聲．
上傳時(shí)間： 2017-06-05
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資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的Boyer-Moore的字符串查找算法，并封裝到類
上傳時(shí)間： 2015-03-07
上傳用戶：chenjjer
資源簡(jiǎn)介：?在集群系統(tǒng)中，負(fù)載均衡算法是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一。為了進(jìn)一步提高集群系統(tǒng)的性能，有必要對(duì)負(fù)載均衡算法進(jìn)行優(yōu)化。通過對(duì)最小連接算法和DFB（Dynamic Feed-Back）算法的詳細(xì)分析，提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)反饋負(fù)載均衡算法。該算法通過收集每臺(tái)服務(wù)器...
上傳時(shí)間： 2013-11-23
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資源簡(jiǎn)介：針對(duì)傳統(tǒng)的雙線性插值法在對(duì)圖像進(jìn)行插值后會(huì)不可避免的產(chǎn)生邊緣模糊的問題，提出了一種改進(jìn)的線性插值法，該算法首先把待插值點(diǎn)分為三類，然后分別選取合適的已知點(diǎn)進(jìn)行插值。通過對(duì)經(jīng)典圖像lena和pepper進(jìn)行插值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的插值效果與雙立方法...
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：杏簾在望
資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的huaffman算法，壓縮效率不錯(cuò)的喔！！來看看ba：）
上傳時(shí)間： 2015-03-31
上傳用戶：zhaiyanzhong
資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的RLS算法，老師剛給的，是他自己編寫的，希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：yiwen213
資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一種算法－ML-KNN是一種改進(jìn)的最近鄰算法
上傳時(shí)間： 2016-02-26
上傳用戶：ANRAN
資源簡(jiǎn)介：請(qǐng)選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進(jìn)的BP算法對(duì)下面的系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)仿真，給出辨識(shí)的仿真結(jié)果
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：Miyuki
資源簡(jiǎn)介：請(qǐng)選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進(jìn)的BP算法對(duì)下面的多輸入系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)仿真
上傳時(shí)間： 2016-03-01
上傳用戶：水中浮云
資源簡(jiǎn)介：傳統(tǒng)的DTW算法在進(jìn)行孤立詞語音識(shí)別時(shí)著重于時(shí)間規(guī)整和語音測(cè)度的計(jì)算 , 而沒有 對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性和有效性進(jìn)行分析。本文提出了一種改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)算法 , 并采用一種改進(jìn)的 DTW算法 , 在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用改進(jìn)后的DTW算法有效的降低了識(shí)別...
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：lgnf
資源簡(jiǎn)介：本文提出了一種靜止攝像機(jī)條件下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。 它以一種改進(jìn)的自適應(yīng) 混合高斯模型為背景更新方法，用連通區(qū)檢測(cè)算法分割出前景目標(biāo)，以 Kalman濾波為運(yùn)動(dòng)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。在目標(biāo)跟蹤時(shí)，該算法針對(duì)目標(biāo)遮擋引起的各種可能情況.
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
資源簡(jiǎn)介：一種改進(jìn)的ICA-R算法。ICA-R意為參考信號(hào)獨(dú)立分量分析，較ICA有很多優(yōu)點(diǎn)。
上傳時(shí)間： 2016-05-27
上傳用戶：tonyshao
資源簡(jiǎn)介：這是關(guān)于一種改進(jìn)的NLOS 消除算法,對(duì)初學(xué)NLOS的人有一定幫助.
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：lili123
資源簡(jiǎn)介：本文在研究協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度動(dòng)力學(xué)過程的基礎(chǔ)上,針對(duì)學(xué)習(xí)過程收斂速度緩慢的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的基于梯度動(dòng)力學(xué)的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。
上傳時(shí)間： 2016-06-27
上傳用戶：王楚楚
