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函數庫

  • Delphi加密控件源碼

    Delphi加密控件源碼,包括對稱鑰匙加密控件和散列函數控件

    標簽: Delphi 加密 控件 源碼

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:13681659100

  • SQL基礎 使用SQL從表中取記錄 使用ISQL執行SELECT查詢 操作多個表 排序查詢結果 取出互不相同的記錄 創建新表 使用SQL事務管理器 創建索引 SQL核心語句 集合函

    SQL基礎 使用SQL從表中取記錄 使用ISQL執行SELECT查詢 操作多個表 排序查詢結果 取出互不相同的記錄 創建新表 使用SQL事務管理器 創建索引 SQL核心語句 集合函數 其它常用的SQL表達式,函數,和過程

    標簽: SQL SELECT ISQL 記錄

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:kytqcool

  • 改進遺傳算法-郭濤算法做最優化問題很管用,算法的基本思想是 先任意產生n個隨機數

    改進遺傳算法-郭濤算法做最優化問題很管用,算法的基本思想是 先任意產生n個隨機數,然后從n個數里隨機選擇m個數,再有這m個 數合成一個新數,將這個新數同n個數中間適應值函數值的最差的比較, 如果好的話就取代最差的那個,如果它比最好的還要好的話,則把最好的 也取代。如果比最差的壞,則重新合成一個新數。依次循環下去。 程序的奇妙之處是GA_crossover()函數,產生的新數確實比較好,看看 那位大俠能改進一下,產生比這跟好的數。

    標簽: 算法 郭濤算法 隨機數

    上傳時間: 2015-04-10

    上傳用戶:thuyenvinh

  • ADC的源程式

    ADC的源程式,把51的正負極接至ADC,再將ADC.asm檔compile後,ACD便會產生將類比轉成數位訊號的效果

    標簽: ADC 程式

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:569342831

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • 7種插值算法的c++代碼實現

    7種插值算法的c++代碼實現,1 拉格朗日插值(POLINT) 2 有理函數插值(RATINT) 3 三次樣條插值(SPLINE(二階導數值)->SPLINT(函數值)) 4 有序表的檢索法(LOCATE(二分法), HUNT(關聯法)) 5 插值多項式(POLCOE(n2), POLCOF(n3)) 6 二元拉格朗日插值(POLIN2) 7 雙三次樣條插值(SPLIE2)

    標簽: 插值 代碼 算法

    上傳時間: 2015-05-09

    上傳用戶:yph853211

  • 5種函數逼近的c++代碼

    5種函數逼近的c++代碼, 1 級數求和(EULSUM) 2 多項式和有理函數(DDPOLY(函數值), POLDIV(兩個多項式的商及余)) 3 切比雪夫逼近(CHEBFT->CHEBEV) 4 積分和導數的切比雪夫逼近(CHINT(不定積分), CHDER(導函數)) 5 用切比雪夫逼近求函數的多項式逼近(CHEBPC, PCSHFT)

    標簽: 函數 代碼

    上傳時間: 2013-12-15

    上傳用戶:水口鴻勝電器

  • 提供一個人工免疫算法源程序

    提供一個人工免疫算法源程序,其算法過程包括: 1.設置各參數 2.隨機產生初始群體——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障類型編碼,每一行為一種!code(1,:),正常;code(2,:),50%;code(3,:),150%。實際故障測得數據編碼,這里Unnoralcode,188% 4.開始迭代(M次): 1)計算目標函數值:歐氏距離[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2)計算群體中每個個體的適應度fitvalue=calfitvalue(objvalue) 3)選擇newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 變異newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 5.求出群體中適應值最大的個體及其適應值 6.迭代停止判斷。

    標簽: 人工免疫 算法 源程序

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:trepb001

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