模擬退火算法 模擬退火算法(Simulated Annealing,簡稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過程，來尋找全局最優(yōu)解的有效方法之一。 模擬退火的基本思想和步驟如下： 設(shè)S＝{s1,s2,…,sn}為所有可能的狀態(tài)所構(gòu)成的集合， f：S—R為非負(fù)代價函數(shù)，即優(yōu)化問題抽象如下： 尋找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）給定一較高初始溫度T，隨機(jī)產(chǎn)生初始狀態(tài)S （2）按一定方式，對當(dāng)前狀態(tài)作隨機(jī)擾動，產(chǎn)生一個新的狀態(tài)S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ為給定的步長， η為[－1,1]的隨機(jī)數(shù)
標(biāo)簽： Simulated Annealing 模擬退火算法 模擬
上傳時間： 2014-01-02
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基于隨機(jī)碼數(shù)列的文件加密算法的實(shí)現(xiàn) ：本文提出一種基于隨機(jī)碼數(shù)列的文件加密算法。該算法采用按位隨機(jī)碼數(shù)列+異或+循環(huán)密鑰的方式進(jìn)行加密。與傳 統(tǒng)的和其它加密方法相比，增加了破譯難度而系統(tǒng)開銷并不大。對提供的源代碼做隨機(jī)碼數(shù)列的變換可生成新的加密算法 用于不同的文件。
標(biāo)簽： 隨機(jī)碼 數(shù)列 算法 文件加密
上傳時間： 2016-06-09
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2013-12-19
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現(xiàn)代表面處理新工藝、新技術(shù)與新標(biāo)準(zhǔn)
標(biāo)簽： 表面處理 新工藝 新技術(shù) 新標(biāo)準(zhǔn)
上傳時間： 2013-04-15
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算法導(dǎo)論中文版+算法導(dǎo)論中文版
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2013-05-20
上傳用戶：eeworm
現(xiàn)代表面處理新工藝、新技術(shù)與新標(biāo)準(zhǔn)
標(biāo)簽： 表面處理 新工藝 新技術(shù) 新標(biāo)準(zhǔn)
上傳時間： 2013-05-26
上傳用戶：eeworm
專輯類-機(jī)械五金類專輯-84冊-3.02G -現(xiàn)代表面處理新工藝、新技術(shù)與新標(biāo)準(zhǔn)-1609頁-19.7M.pdf
上傳時間： 2013-07-02
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自適應(yīng)信號處理的理論和技術(shù)已經(jīng)成為人們常用濾波和去噪技術(shù)。文中講述了自適應(yīng)濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應(yīng)算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進(jìn)行了自適應(yīng)濾波仿真和實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽： LMS RLS 算法 自適應(yīng)濾波
上傳時間： 2013-11-26
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含有rc2、rc4、rc5、rc6算法的rc算法集合
上傳時間： 2015-01-04
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