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  • 用匯編語言,并且遞歸求菲波那契函數(shù)FIB(N)---(N from 1 to 24) (huangyujie)

    用匯編語言,并且遞歸求菲波那契函數(shù)FIB(N)---(N from 1 to 24) (huangyujie)

    標(biāo)簽： huangyujie from FIB 24

    上傳時(shí)間： 2014-01-14

    上傳用戶：banyou

  • 采用的是康力山等人確定的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。 對于n個(gè)城市的旅行商問題

    采用的是康力山等人確定的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。 對于n個(gè)城市的旅行商問題，其參數(shù)如下： 初始溫度：t0=280, 每一個(gè)溫度下采用固定的迭代次數(shù)L=100n, 溫度的衰減系數(shù)alpha=0.92 算法停止的準(zhǔn)則是當(dāng)相鄰兩個(gè)溫度得到的解變化很小時(shí)算法停止。

    標(biāo)簽： 康力 實(shí)驗(yàn) 參數(shù) 城市

    上傳時(shí)間： 2013-12-16

    上傳用戶：xhz1993

  • Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵

    Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過對網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。

    標(biāo)簽： Hopfield 聯(lián)想

    上傳時(shí)間： 2015-03-16

    上傳用戶：JasonC

  • 基本算法為：先將1填入第一行中間位置；再依次將2-n方按如下規(guī)律填寫：//1

    基本算法為：先將1填入第一行中間位置；再依次將2-n方按如下規(guī)律填寫：//1，填入上個(gè)數(shù)上一行的右邊位置，如果沒有上一行則轉(zhuǎn)到最后一行，如果右邊沒有方格//則轉(zhuǎn)到最左邊的方格。2，如果要填的位置上已經(jīng)有數(shù)，則轉(zhuǎn)填到它上一個(gè)數(shù)的下邊方格//3，對于第一行的最后一個(gè)數(shù)的下一個(gè)數(shù)應(yīng)填在該數(shù)下邊的空格處

    標(biāo)簽： 算法

    上傳時(shí)間： 2015-03-16

    上傳用戶：hwl453472107

  • (1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) (2)從源點(diǎn)v出發(fā),令ve[0]=0,按拓?fù)渑判蚯笃溆喔黜?xiàng)頂點(diǎn)的最早發(fā)生時(shí)間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓

    (1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) (2)從源點(diǎn)v出發(fā),令ve[0]=0,按拓?fù)渑判蚯笃溆喔黜?xiàng)頂點(diǎn)的最早發(fā)生時(shí)間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓樸有序序列中頂點(diǎn)個(gè)數(shù)小于網(wǎng)中頂點(diǎn)數(shù)n,則說明網(wǎng)中存在環(huán),不能求關(guān)鍵路徑,算法終止 否則執(zhí)行步驟(3)(3)從匯點(diǎn)v出發(fā),令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓樸排序求其余各頂點(diǎn)的最遲發(fā)生時(shí)間vl[i](n-2>=i>=2). (4)根據(jù)各頂點(diǎn)的ve和vl值,求每條弧s的最早發(fā)生時(shí)間e(s)和最遲開始時(shí)間l(s).若某條弧滿足條件e(s)=l(s),則為關(guān)鍵活動(dòng).

    標(biāo)簽： lt ve AOE gt

    上傳時(shí)間： 2014-11-28

    上傳用戶：fredguo

  • K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m

    K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對50個(gè)樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，本人正在編制模擬退火程序進(jìn)行改進(jìn)。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。

    標(biāo)簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理

    上傳時(shí)間： 2015-03-18

    上傳用戶：yuanyuan123

  • 此文檔是用VC編寫的關(guān)于編譯原理中求大N！的程序

    此文檔是用VC編寫的關(guān)于編譯原理中求大N！的程序

    標(biāo)簽： 文檔 編寫 程序 編譯原理

    上傳時(shí)間： 2013-12-04

    上傳用戶：LIKE

  • n去除C++中不容易理解的部分

    n去除C++中不容易理解的部分，如指針 n語法與C語言類似 n面向?qū)ο?n純面向?qū)ο?n對軟件工程技術(shù)有很強(qiáng)的支持.掌握面向?qū)ο蠡靖拍?n學(xué)習(xí)并理解Java基本語法 n運(yùn)用Java語言進(jìn)行簡單應(yīng)用

    標(biāo)簽： 分

    上傳時(shí)間： 2014-01-27

    上傳用戶：WMC_geophy

  • Flash書例。。。里面展示了書中所提的到N中效果的源碼。

    Flash書例。。。里面展示了書中所提的到N中效果的源碼。

    標(biāo)簽： Flash 源碼

    上傳時(shí)間： 2014-07-31

    上傳用戶：maizezhen

  • 在9（3*3）個(gè)方格的方陣中填入數(shù)字1到N(N>=10)內(nèi)的某9個(gè)數(shù)字 每個(gè)方格填一個(gè)整數(shù)

    在9（3*3）個(gè)方格的方陣中填入數(shù)字1到N(N>=10)內(nèi)的某9個(gè)數(shù)字 每個(gè)方格填一個(gè)整數(shù)，要求相鄰兩個(gè)方格的兩個(gè)整數(shù)之和為質(zhì)數(shù)。 試求所有的解

    標(biāo)簽： 數(shù)字 gt 10 整數(shù)

    上傳時(shí)間： 2013-12-19

    上傳用戶：zsjinju

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