該算法是bimoment非線性歸一化的改進,可以對最終的識別率有所提高,而且該算法能夠自動的調整漢字的中心,并有很強的抗干擾能力
標簽: bimoment 算法 非線性
上傳時間: 2014-11-03
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利用MPI實現并行化的jacobi算法,同時加入串行實現的算法用于對比 編譯:mpicc jacobi.c -o jacobi 運行:mpirun -n nodenum jacobi
標簽: jacobi MPI 并行 算法
上傳時間: 2013-12-18
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自己編寫的字符串匹配算法-經典的KMP算法,該算法當模式與主串之間存在許多“部分匹配”時能顯示出其時間優越性。
標簽: KMP 編寫 字符串 匹配算法
上傳時間: 2016-07-14
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一種采用數學方法實現的字符串匹配算法-模式匹配的隨機算法。
標簽: 字符串 匹配算法 模式匹配 隨機
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MFC的36選7,圖形化界面,并有多個算法
標簽: MFC 圖形化 算法
上傳時間: 2016-08-18
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自己寫的基于VB6.0平臺的KMP字符串匹配算法,算法過程和嚴蔚敏版數據結構相同,可以作為學習數據結構的參考
標簽: 6.0 KMP VB 字符串
上傳時間: 2016-08-26
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使用java實現的簡單樹匹配算法,用于比較兩個Xml文件相似節點的個數
標簽: java 樹匹配 算法
上傳時間: 2014-01-24
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字符串的最大匹配算法字符串的最大匹配算法
標簽: 字符串 匹配算法
上傳時間: 2014-11-11
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字符串匹配算法中的KMP算法的詳細介紹和代碼
標簽: KMP 字符串 匹配算法 代碼
上傳時間: 2014-01-02
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一種通過自組織競爭學習網絡實現數據降維和可視化的單層神經網絡模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的(一維或者二維)的離散網絡上,并將保持相同性質的輸入數據在映射到低維空間時的拓撲一致性。iris以及letter兩個數據集進行分類
標簽: 網絡 自組織 數據 可視化
上傳時間: 2016-09-03
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