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概率

  • 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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

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  • 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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

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  • 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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • 程序采用可視化界面

    程序采用可視化界面,對概率統(tǒng)計中的逐步回顧算法,用戶可以在界面上輸入變量個數(shù),試驗(yàn)次數(shù),對各種情況均可計算,最后輸出回歸方程。還可以從文件中載入數(shù)據(jù),保存數(shù)據(jù)。

    標(biāo)簽: 程序 可視化

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:wl9454

  • 計算所漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS介紹 詞是最小的能夠獨(dú)立活動的有意義的語言成分。 但漢語是以字為基本的書寫單位

    計算所漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS介紹 詞是最小的能夠獨(dú)立活動的有意義的語言成分。 但漢語是以字為基本的書寫單位,詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記,因此,中文詞語分析是中文信息處理的基礎(chǔ)與關(guān)鍵。為此,我們中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所在多年研究基礎(chǔ)上,耗時一年研制出了漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System),該系統(tǒng)的功能有:中文分詞;詞性標(biāo)注;未登錄詞識別。分詞正確率高達(dá)97%以上,未登錄詞識別召回率均高于90%,其中中國人名的識別召回率接近98%處理速度為31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色還在于:可以根據(jù)需要輸出多個高概率結(jié)果,有多種輸出格式,支持北大詞性標(biāo)注集,973專家組給出的詞性標(biāo)注集合。該系統(tǒng)得到了專家的好評,并有多篇論文在國內(nèi)外發(fā)表。 計算所漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS同時還提供一套完整的動態(tài)連接庫ICTCLAS.dll和相應(yīng)的概率詞典,開發(fā)者可以完全忽略漢語詞法分析,直接在自己的系統(tǒng)中調(diào)用ICTCLAS,ICTCLAS可以根據(jù)需要輸出多個高概率的結(jié)果,輸出格式也可以定制,開發(fā)者在分詞和詞性標(biāo)注的基礎(chǔ)上繼續(xù)上層開發(fā)。

    標(biāo)簽: ICTCLAS 漢語 計算

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:15736969615

  • 自適應(yīng)huffman編碼

    自適應(yīng)huffman編碼,即在編/解碼過程中根據(jù)已編/解碼數(shù)據(jù)來計算各個碼字的概率,并動態(tài)調(diào)整huffman樹。包括編碼器和解碼器。 在vc++.net 2003下開發(fā)

    標(biāo)簽: huffman 編碼

    上傳時間: 2014-11-06

    上傳用戶:zl5712176

  • 實(shí)現(xiàn)霍夫曼編碼

    實(shí)現(xiàn)霍夫曼編碼,按照信源的概率分布對其進(jìn)行霍夫曼編碼,可供信息論的初學(xué)者研究學(xué)習(xí)

    標(biāo)簽: 編碼

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:ztj182002

  • 一個模擬泊松隨機(jī)過程的小程序??梢杂嬎阆到y(tǒng)平均等待時間

    一個模擬泊松隨機(jī)過程的小程序??梢杂嬎阆到y(tǒng)平均等待時間,和平均對列長度。系統(tǒng)參數(shù)如 到來速率及離開速率均可在頭文件里修改。另外通過修改頭文件factorK可以將到來序列的概率分布改為Erlang分布。

    標(biāo)簽: 模擬 泊松 隨機(jī) 過程

    上傳時間: 2013-12-18

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  • 活動介紹 1.智慧奪寶季期間

    活動介紹 1.智慧奪寶季期間,只要使用SOSO網(wǎng)頁、圖片、音樂、論壇、視頻等搜索頻道搜索知識類和健康類的相關(guān)內(nèi)容,在搜索結(jié)果頁面下方就會隨機(jī)掉落智慧果,智慧果的數(shù)量和概率與你的搜索內(nèi)容和次數(shù)有關(guān)哦。點(diǎn)擊智慧果,填寫個人資料,智慧果就會落入你的囊中,累計你的智慧積分,隨時贏取心儀獎品! 2.活動開始后,你也可以立即參加智慧創(chuàng)想活動,在搜吧中自由暢想搜索的發(fā)展和soso的未來,只要在智慧奪寶季期間累計智慧積分在前10000名,同時你的創(chuàng)想又得到專家的認(rèn)可和青睞,就有機(jī)會免費(fèi)參觀騰訊公司。如果你的創(chuàng)想足夠透徹,足夠新穎,還將獲得進(jìn)入騰訊工作的機(jī)會。還等什么?趕快參加吧! 本軟件由易賣網(wǎng)-網(wǎng)店聯(lián)盟http://www.topmai.cn出品

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    上傳時間: 2015-06-30

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  • % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a functio

    % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop--------最優(yōu)的群體即為最優(yōu)的染色體群 % Trace----------最佳染色體所對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值 % FUN------------目標(biāo)函數(shù) % LB-------------自變量下限 % UB-------------自變量上限 % eranum---------種群的代數(shù),取100--1000(默認(rèn)1000) % popsize--------每一代種群的規(guī)模;此可取50--100(默認(rèn)50) % pcross---------交叉的概率,此概率一般取0.5--0.85之間較好(默認(rèn)0.8) % pmutation------變異的概率,該概率一般取0.05-0.2左右較好(默認(rèn)0.1) % options--------1×2矩陣,options(1)=0二進(jìn)制編碼(默認(rèn)0),option(1)~=0十進(jìn)制編碼,option(2)設(shè)定求解精度(默認(rèn)1e-4)

    標(biāo)簽: pmutation BestPop popsize maximum

    上傳時間: 2015-07-16

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