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優(yōu)化的<b>Surf</b>匹配算法

基于對(duì)等網(wǎng)的流媒體數(shù)據(jù)分配算法

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遺傳算法優(yōu)化的形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算子

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一種支持一致性QoS適度模糊匹配方法

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針對(duì)FPGA設(shè)計(jì)的引腳分配算法

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基于小波變換的立體圖像編碼

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基于DSP的圖像壓縮系統(tǒng)設(shè)計(jì)與算法研究

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老外寫的一個(gè)實(shí)現(xiàn)LZW算法的示范程序,為了簡(jiǎn)單起見,該算法未作最佳的優(yōu)化.

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保證全局收斂的隨機(jī)微粒群算法。當(dāng)最優(yōu)粒子的解無進(jìn)化

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最佳適應(yīng)算法是動(dòng)態(tài)內(nèi)存分區(qū)分配算法的一種。所謂“最佳”是指每次為作業(yè)分配內(nèi)存時(shí)

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該程序利用遺傳算法求Rosenbrock函數(shù)的極大值。該算法主要包括確定決策變量、建立優(yōu)化模型、確定編碼方法、確定解碼方法、確定個(gè)體評(píng)價(jià)方法、設(shè)計(jì)遺傳算子、確定遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)等七個(gè)步驟。

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