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新算法

序列模式分析算法GSP的實(shí)現(xiàn) GSP是序列模式挖掘的一種算法。其主要描述如下： l 根據(jù)長(zhǎng)度為i 的種子集Li 通過(guò)連接操作和剪切操作生成長(zhǎng)度為i+1的候選序列模式Ci+1；然后掃描序列數(shù)據(jù)

序列模式分析算法GSP的實(shí)現(xiàn) GSP是序列模式挖掘的一種算法。其主要描述如下： l 根據(jù)長(zhǎng)度為i 的種子集Li 通過(guò)連接操作和剪切操作生成長(zhǎng)度為i+1的候選序列模式Ci+1；然后掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算每個(gè)候選序列模式的支持?jǐn)?shù)，產(chǎn)生長(zhǎng)度為i+1的序列模式Li+1，并將Li+1作為新的種子集。 l 重復(fù)第二步，直到?jīng)]有新的序列模式或新的候選序列模式產(chǎn)生為止。 l 掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，得到長(zhǎng)度為1的序列模式L1，作為初始的種子集 L1Þ C2 Þ L2 Þ C3 Þ L3 Þ C4 Þ L4 Þ …… 產(chǎn)生候選序列模式主要分兩步 l 連接階段：如果去掉序列模式s1的第一個(gè)項(xiàng)目與去掉序列模式s2的最后一個(gè)項(xiàng)目所得到的序列相同，則可以將s1于s2進(jìn)行連接，即將s2的最后一個(gè)項(xiàng)目添加到s1中。 l 剪切階段：若某候選序列模式的某個(gè)子序列不是序列模式，則此候選序列模式不可能是序列模式，將它從候選序列模式中刪除。候選序列模式的支持度計(jì)算：對(duì)于給定的候選序列模式集合C，掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于其中的每一條序列d,找出集合C中被d所包含的所有候選序列模式，并增加其支持度計(jì)數(shù)。

標(biāo)簽： GSP 序列模式操作

上傳時(shí)間： 2016-07-23

上傳用戶(hù)：sammi
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)

標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象

上傳時(shí)間： 2016-07-31

上傳用戶(hù)：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)

標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象

上傳時(shí)間： 2013-12-19

上傳用戶(hù)：chenlong
基于灰色位勢(shì)理論的變壓器故障診斷算法

基于灰色位勢(shì)理論的變壓器故障診斷算法，一種關(guān)于關(guān)于變壓器故障診斷的新理論大家一起學(xué)習(xí)呀

標(biāo)簽： 變壓器故障診斷算法

上傳時(shí)間： 2014-01-12

上傳用戶(hù)：lanjisu111
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簒xjjmz 熟悉首次適應(yīng)算法

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簒xjjmz 熟悉首次適應(yīng)算法，理解分配內(nèi)存資源及回收資源的方法,加深記意。xxjjmz 二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境：xxjjmz Win2000/winxp VC++6.0xxjjmz 三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：xxjjmz 編程實(shí)現(xiàn)初次內(nèi)存分配算法、新申請(qǐng)資源分配算法、刪除進(jìn)程算法，回收合并算法等。xxjjmz 四．實(shí)驗(yàn)函數(shù)xxjjmz

標(biāo)簽： xxjjmz 實(shí)驗(yàn) 算法

上傳時(shí)間： 2016-08-09

上傳用戶(hù)：ardager
C++編寫(xiě)的關(guān)于操作系統(tǒng)中死鎖問(wèn)題的銀行家算法

C++編寫(xiě)的關(guān)于操作系統(tǒng)中死鎖問(wèn)題的銀行家算法，包括申請(qǐng)資源、創(chuàng)建新的進(jìn)程等

標(biāo)簽： 編寫(xiě) 操作系統(tǒng) 家死鎖

上傳時(shí)間： 2014-01-11

上傳用戶(hù)：it男一枚
針對(duì)夜間動(dòng)態(tài)背景下的行人檢測(cè)中分割算法受光照條件影響大、誤識(shí)別多等問(wèn)題

針對(duì)夜間動(dòng)態(tài)背景下的行人檢測(cè)中分割算法受光照條件影響大、誤識(shí)別多等問(wèn)題，提出雙閾值分割算法和以多目標(biāo)跟蹤為核心的算法框架。新的分割算法解決了行人亮度分布不均時(shí)的分割問(wèn)題，同時(shí)在新的框架下可以綜合多幀的處理結(jié)果進(jìn)行綜合判斷，通過(guò)將基于支持向量機(jī)的識(shí)別算法和多目標(biāo)跟蹤算法的融合，降低了系統(tǒng)的計(jì)算量，且比一般的系統(tǒng)具有更高的識(shí)別率。

標(biāo)簽： 動(dòng)態(tài) 分割算法光照背景

上傳時(shí)間： 2016-09-21

上傳用戶(hù)：wlcaption
Visual C++實(shí)現(xiàn)的基因遺傳算法庫(kù)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(kù)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(duì)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(guò)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(huì)產(chǎn)生新的迭代……關(guān)鍵內(nèi)容這個(gè)基因算法庫(kù)是用 Visual Studio 2005 編寫(xiě)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(kù)到項(xiàng)目中

標(biāo)簽： algorithm Genetic Windows Visual

上傳時(shí)間： 2016-09-22

上傳用戶(hù)：silenthink
哈夫曼樹(shù)算法根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{w1,w2,……wn}

哈夫曼樹(shù)算法根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{w1,w2,……wn}，構(gòu)造n棵只有根結(jié)點(diǎn)的二叉樹(shù)，令起權(quán)值為wj 在森林中選取兩棵根結(jié)點(diǎn)權(quán)值最小的樹(shù)作左右子樹(shù)，構(gòu)造一棵新的二叉樹(shù)，置新二叉樹(shù)根結(jié)點(diǎn)權(quán)值為其左右子樹(shù)根結(jié)點(diǎn)權(quán)值之和在森林中刪除這兩棵樹(shù)，同時(shí)將新得到的二叉樹(shù)加入森林中重復(fù)上述兩步，直到只含一棵樹(shù)為止，這棵樹(shù)即哈夫曼樹(shù)

標(biāo)簽： wn 樹(shù) 算法

上傳時(shí)間： 2014-01-13

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Single Carrier FDMA又稱(chēng)SC-FDMA或者DFT-Spread-OFDM是3GPP LTE最新提出的適用于上行傳輸?shù)囊环N新方案。相對(duì)于OFDMA（主要用于下行）

Single Carrier FDMA又稱(chēng)SC-FDMA或者DFT-Spread-OFDM是3GPP LTE最新提出的適用于上行傳輸?shù)囊环N新方案。相對(duì)于OFDMA（主要用于下行），其最大的優(yōu)勢(shì)在于低峰值平均功率比（即PAPR）。本程序包括OFDMA，SC-FDE（單載波頻域均衡）以及SC-FDMA程序，接收端采用經(jīng)典的ZF和MMSE檢測(cè)算法，程序短小精悍，相當(dāng)經(jīng)典，方便該領(lǐng)域的人學(xué)習(xí)與研究。

標(biāo)簽： DFT-Spread-OFDM Carrier SC-FDMA Single

上傳時(shí)間： 2016-10-07

上傳用戶(hù)：leehom61