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任務(wù)調(diào)度算法

  • 遺傳算法優化小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :

    遺傳算法優化小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內部調用遺傳算法的,初始化,適應度,解碼函數)

    標簽： nninit_test Wnn_test WNN 算法優化

    上傳時間： 2013-12-23

    上傳用戶：tianjinfan

  • 二路合并排序算法

    二路合并排序算法，使用分治策略,時間復雜度O(nlog2n), 需要和待排記錄等數量的輔助空間，是一種穩定的排序算法

    標簽： 合并 排序算法

    上傳時間： 2015-08-18

    上傳用戶：asdfasdfd

  • 遺傳算法源代碼,實現了選擇操作、交叉操作和變異操作

    遺傳算法源代碼,實現了選擇操作、交叉操作和變異操作，通過適應度函數完成種群的選擇及收斂。

    標簽： 操作 算法 源代碼 變異

    上傳時間： 2015-08-23

    上傳用戶：shawvi

  • ldpc譯碼算法

    ldpc譯碼算法，采用LOG算法，減少計算復雜度

    標簽： ldpc 譯碼算法

    上傳時間： 2015-08-30

    上傳用戶：685

  • LDPC譯碼算法

    LDPC譯碼算法，采用LOG方法，減少計算復雜度

    標簽： LDPC 譯碼算法

    上傳時間： 2014-11-24

    上傳用戶：kikye

  • 本算法的基本功能是用C＋＋語言實現了APRIORI算法

    本算法的基本功能是用C＋＋語言實現了APRIORI算法，用戶可以先選擇要進行的操作。然后再輸入支持度和置信度，就可得到挖掘的結果。 輸出的結果主要包括兩個部分。 1．輸出所有的頻繁項集。 2．輸出所有的產生的規則。 算法還能夠輸出初始的事務集合，并且可以輸出產生的中間結果。

    標簽： APRIORI 算法 語言

    上傳時間： 2013-12-20

    上傳用戶：wpwpwlxwlx

  • 這是一個MD5Hash算法的改進版本

    這是一個MD5Hash算法的改進版本，適當增加了算法的復雜度

    標簽： MD5Hash 法的改進 版本

    上傳時間： 2015-09-13

    上傳用戶：semi1981

  • 相關算法的應用很廣

    相關算法的應用很廣，例如噪聲中信號的檢測，一個信號經過一段延遲后自身的相似性，信號中隱含周期性的檢測，信號相關性的檢驗，信號時延長度的測量，濾除確定性信號中的隨機干擾信號等等。相關函數還是描述隨機信號的重要統計量。 利用CCS5000的集成開發平臺，通過C語言對一正弦信號和一余弦信號進行了相關算法設計、編程和分析，然后將其置于CCS集成開發環境下,編譯、調試、運行.

    標簽： 算法

    上傳時間： 2013-12-19

    上傳用戶：refent

  • 用于稀疏分解的優化搜索算法

    用于稀疏分解的優化搜索算法，版權屬于Patrick S. Huggins and Steven W. Zucker（Yale University）

    標簽： 稀疏 分解 搜索算法

    上傳時間： 2014-01-05

    上傳用戶：希醬大魔王

  • 遺傳算法的程序 遺傳 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規模并行搜索優化算法

    遺傳算法的程序 遺傳 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規模并行搜索優化算法，它模 擬了達爾文“適者生存”的進化規律和隨機信息交換思想，仿效生物的遺傳方式， 從隨機生成的初始解群出發，開始搜索過程。解群中的個體稱為染色體，它是一 串符號，可以是一個二進制字符串，也可以是十進制字符串或采用其他編碼方式 形成的碼串。對父代(當前代)群體進行交叉、變異等遺傳操作后，根據個體的 適應度〔fitness)進行選擇操作，適應度高的個體有較高的概率被選中并復制到下 一代，如此產生的子代通常優于父代，這個過程稱為進化。上述過程循環執行直 至滿足停機條件，最終使優化過程以大概率趨于全局最優解

    標簽： GeneticA lgorithm 算法 程序

    上傳時間： 2015-09-25

    上傳用戶：lili123

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