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任務(wù)調(diào)度算法

5.22④ 假設(shè)系數(shù)矩陣A和B均以三元組表作為存儲結(jié)構(gòu)。試寫出滿足以下條件的矩陣相加的算法：假設(shè)三元組表A 的空間足夠大

5.22④ 假設(shè)系數(shù)矩陣A和B均以三元組表作為存儲結(jié)構(gòu)。試寫出滿足以下條件的矩陣相加的算法：假設(shè)三元組表A 的空間足夠大，將矩陣B加到矩陣A上，不增加A、B之外的附加空間，你的算法能否達(dá)到O(m+n)的時(shí)間復(fù)雜度?其中m和n分別為A、B矩陣中非零元的數(shù)目。

標(biāo)簽： 5.22 矩陣三元系數(shù)

上傳時(shí)間： 2013-12-13

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復(fù)雜網(wǎng)路中的BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的邊抽樣分析以及編程實(shí)現(xiàn)

復(fù)雜網(wǎng)路中的BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的邊抽樣分析以及編程實(shí)現(xiàn)，如何實(shí)現(xiàn)算法。

標(biāo)簽： 網(wǎng)路無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 抽樣分

上傳時(shí)間： 2016-08-15

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采用K均值聚類算法的原程序

采用K均值聚類算法的原程序，能夠?qū)叶葓D像進(jìn)行據(jù)類方法分割

標(biāo)簽： K均值聚類算法程序

上傳時(shí)間： 2013-12-21

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小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :GA_Wnn_tes

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內(nèi)部調(diào)用遺傳算法的,初始化,適應(yīng)度,解碼函數(shù))-genetic algorithm optimization WNN source : 1. Construction of the nonlinear function : nninit_test.m at 2. WNN directly with nonlinear approximation : Wnn_test.m. (internal called wavelet function) 3. Genetic Algorithm optimization approach : GA_Wnn_test.m (internal called genetic algorithms, initialize, fitness and decoding functions)

標(biāo)簽： nninit_test GA_Wnn_tes Wnn_test WNN

上傳時(shí)間： 2016-09-17

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Visual C++實(shí)現(xiàn)的基因遺傳算法庫源代碼以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32

Visual C++實(shí)現(xiàn)的基因遺傳算法庫源代碼以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32, Visual Studio, MFC, STL, Arch, Dev, Design 基因遺傳算法都是針對概率的，所以因?yàn)槠潆S機(jī)的本質(zhì)，導(dǎo)致其結(jié)果可能是好的，也可能是壞的，于是我們就需要一個(gè)方法確認(rèn)這個(gè)解到底有多大的可用性。這是通過計(jì)算相似擬合度進(jìn)行衡量的。染色體Chromosomes代表了基因遺傳算法的結(jié)果。每次迭代，算法生成一個(gè)染色體，這些子孫染色體又會產(chǎn)生新的迭代……關(guān)鍵內(nèi)容這個(gè)基因算法庫是用 Visual Studio 2005 編寫的程序，第一個(gè)使用 Microsoft C/C++ 編譯器，第二個(gè)使用Intel C++ 編譯器。如果你希望在你的程序你使用它，有兩個(gè)辦法，1是直接引用 Genetic Algorithm Library 項(xiàng)目，然后編譯；2是添加GeneticAlgorithm.lib 靜態(tài)鏈接庫到項(xiàng)目中

標(biāo)簽： algorithm Genetic Windows Visual

上傳時(shí)間： 2016-09-22

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FCM算法是一種基于劃分的聚類算法

FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進(jìn)，普通C均值算法對于數(shù)據(jù)的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。在介紹FCM具體算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。

標(biāo)簽： FCM 算法分聚類算法

上傳時(shí)間： 2014-11-28

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：提出針對單極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像相干斑濾波算法性能的分層檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃途C合評價(jià) 方法。模型分相干斑抑制程度和目標(biāo)微波后向散射系數(shù)保持程度兩個(gè)層次

：提出針對單極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像相干斑濾波算法性能的分層檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃途C合評價(jià) 方法。模型分相干斑抑制程度和目標(biāo)微波后向散射系數(shù)保持程度兩個(gè)層次，包含的指標(biāo)有等效視數(shù)、信號雜渡比、回波輻射度損失、均值偏差、空間分辨率損失和峰值旁瓣比偏差六項(xiàng)

標(biāo)簽： SAR 模型極化合成孔徑雷達(dá)

上傳時(shí)間： 2014-01-19

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貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對于多屬性的數(shù)據(jù)集

貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對于多屬性的數(shù)據(jù)集，計(jì)算 P(X|Ci) 的開銷非常大，為減低計(jì)算復(fù)雜度，我們做條件獨(dú)立的假設(shè)，即給定元組的類標(biāo)號，假定屬性值有條件地相互獨(dú)立，即在屬性間不存在依賴關(guān)系。此程序僅為算法的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器

標(biāo)簽： 貝葉斯算法貝葉斯定理數(shù)據(jù)集

上傳時(shí)間： 2016-10-21

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本程序是使用APRIORI算法搜索相關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目

本程序是使用APRIORI算法搜索相關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目，在搜索前需要用戶先對項(xiàng)目的個(gè)數(shù)和最低支持度進(jìn)行設(shè)置，然后程序就會在指定的項(xiàng)目是找出滿足最低支持度的相關(guān)聯(lián)的頻繁項(xiàng)目集

標(biāo)簽： APRIORI 程序搜索算法

上傳時(shí)間： 2016-10-21

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文中提出了一種基于離散小波變換和混沌加密的數(shù)字水印新算法,采用二維混沌變換對水印圖像加密對載體圖像進(jìn)行多分辨離散小波變換,應(yīng)用小波系數(shù)判斷載體圖像的紋理復(fù)雜程度后,依據(jù)人眼的視覺系統(tǒng)(HVS)特性,

文中提出了一種基于離散小波變換和混沌加密的數(shù)字水印新算法,采用二維混沌變換對水印圖像加密對載體圖像進(jìn)行多分辨離散小波變換,應(yīng)用小波系數(shù)判斷載體圖像的紋理復(fù)雜程度后,依據(jù)人眼的視覺系統(tǒng)(HVS)特性,將水印信號嵌入到圖像的低頻部分,對圖像的不同分解層分別選取不同的紋理閾值和水印嵌入強(qiáng)度,將數(shù)字水印嵌入到相同分辨層的原始圖像中,提高了水印算法的魯棒性。在檢測和提取水印時(shí),通過水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)評價(jià)水印質(zhì)量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG壓縮、濾波等幾何攻擊,算法簡單,計(jì)算復(fù)雜度小,兼顧了水印的不可見性和魯棒性。

標(biāo)簽： HVS 離散小波變換加密

上傳時(shí)間： 2016-10-24

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