貝葉斯學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合技術(shù)的研 詳細(xì)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法和理論
標(biāo)簽: 化學(xué) 貝葉斯 詳細(xì)介紹 算法
上傳時(shí)間: 2017-01-17
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時(shí)間片用C語(yǔ)言編寫(xiě)的算法和短作業(yè)優(yōu)先算法兩種,也可根據(jù)各自的需要進(jìn)行修改
標(biāo)簽: 算法 C語(yǔ)言 編寫(xiě) 修改
上傳時(shí)間: 2014-01-03
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詳細(xì)介紹了關(guān)于AMR-WB標(biāo)準(zhǔn)的音頻壓縮編碼的算法和思想
標(biāo)簽: AMR-WB 詳細(xì)介紹 標(biāo)準(zhǔn) 編碼
上傳時(shí)間: 2017-04-09
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(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問(wèn)題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問(wèn)題和剛性的問(wèn)題,剛性問(wèn)題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來(lái)求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問(wèn)題,用ODE45來(lái)求解會(huì)有很好的效果.從階次來(lái)看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來(lái)求解.從微分方程的性態(tài)看來(lái),主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長(zhǎng)應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問(wèn)題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長(zhǎng)是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長(zhǎng)的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來(lái)看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類(lèi)函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來(lái)求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)).
上傳時(shí)間: 2014-01-05
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主要指出了Fibonacci數(shù)的算法和相關(guān)的一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,算法雖小,作用不小。
上傳時(shí)間: 2014-01-13
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本書(shū)系統(tǒng)地介紹了密碼編碼學(xué)與網(wǎng)絡(luò)安全的基本原理和應(yīng)用技術(shù)。全書(shū)主要包括下列四個(gè)部分:對(duì)稱(chēng)密碼部分討論了對(duì)稱(chēng)密碼的算法和設(shè)計(jì)原理;公鑰加密和散列函數(shù)部分討論了公鑰密碼的算法和設(shè)計(jì)原理、報(bào)文鑒別碼和散列函數(shù)的應(yīng)用等;網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用部分討論了系統(tǒng)層的安全問(wèn)題,包括電子郵件安全、IP安全以及Web 安全等;系統(tǒng)安全部分討論了入侵者和病毒造成的威脅及相應(yīng)的對(duì)策、防火墻和可信系統(tǒng)的應(yīng)用等。第四版與第三版相比,新增了Whirlpool、CMAC、 DDoS以及CCITSE等內(nèi)容,并對(duì)簡(jiǎn)化的AES、PKI等內(nèi)容做了擴(kuò)充。此外,對(duì)于基本內(nèi)容的講述方法也有許多變化和更新,并新加了100多道習(xí)題。 這本教材繼榮膺了1999年計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教材TAA獎(jiǎng)之后,在本版中又進(jìn)行了大幅度的更新以反映最新的領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì),重新組織內(nèi)容以提供更優(yōu)的課堂指導(dǎo)和自學(xué)順序。
標(biāo)簽: 密碼 分 對(duì)稱(chēng) 算法
上傳時(shí)間: 2017-07-03
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本文提出一種用于獨(dú)立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對(duì)關(guān)鍵獨(dú)立成份(SOI)的分離和提取,關(guān)鍵獨(dú)立成份在其信號(hào)樣本數(shù)據(jù)的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類(lèi)特征濾波的ICA算法可以改善對(duì)于視覺(jué)功能區(qū)等平滑圖象信號(hào)的提取. 因此, 這種特征濾波技術(shù)在估計(jì)具有平滑特性的腦功能成像方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值.
上傳時(shí)間: 2015-03-20
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基于ica的圖像處理工具包 里面有大量的經(jīng)典算法和用于處理的圖像 有圖形界面直接運(yùn)行icalab.p文件
上傳時(shí)間: 2015-10-05
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用matlab實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展Informax算法和固定點(diǎn)算法Fast ICA,可對(duì)混合后信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立分量分離
標(biāo)簽: Informax matlab Fast ICA
上傳時(shí)間: 2013-12-11
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VC上實(shí)現(xiàn)的RBFS算法及demo程序和改進(jìn)
上傳時(shí)間: 2016-02-20
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