請設計一個employee基類，成員是雇員姓名等情況，再設計一個workerhours子類，成員是雇員的工作時間及工資/小時，用這兩個類實現工人工資管理。
標簽： employee
上傳時間： 2015-07-22
上傳用戶：星仔
基于歸一化互相關系數的算法在模板匹配和特征跟蹤中運用十分廣泛,但缺點是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關的快速算法,在不修改歸一化互相關匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進行互相關計算,以降低圖像精度來縮減計算復雜度. 實驗說明,當搜索窗口大小較小時,此 快速算法計算量明顯小于傳統的頻域快速歸一化互相關算法. 關鍵詞:模板匹配歸一化互相關系數子空間分解盒形基
上傳時間： 2016-06-02
上傳用戶：gxrui1991
朱邦芬只保留電子-聲子互作用算符 對角項，把非對角項作為微擾處理； 原則上，不同的電子態對應于不同的晶格平衡位置；通常計算固體的振動性質時，假定電子處于基態。
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：hzy5825468
傅立葉描述子是分析和識別物體形狀的重要方法之一．利用基于曲線多邊形近似的連續傅立葉變換方法 計算傅立葉描述子，并通過形狀的主方向消除邊界起始點相位影響的方法，定義了新的具有旋轉、平移和尺度不變 性的歸一化傅立葉描述子．與使用離散傅立葉變換和模歸一化的傳統傅立葉描述子相比，新的歸一化傅立葉描述 子同時保留了模與相位特性，因此能夠更好地識別物體的形狀．實驗表明這種新的歸一化傅立葉描述子比傳統的 傅立葉描述子能夠更加高效、準確地識別物體的形狀．
上傳時間： 2016-08-13
上傳用戶：cylnpy
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上傳時間： 2016-08-29
上傳用戶：czl10052678
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上傳時間： 2016-08-29
上傳用戶：onewq
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上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：蟲蟲蟲蟲蟲蟲
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上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：helmos
文中設計了一個3層徑向基神經網絡(RBFN)用于對企業的5項評價指標進行聚類分析，并與蟻群算法做了比較分析。RBFN由輸入層 到隱含層采用傳統的K一均值算法，隱含層到輸出層通過“模2遞減”學習速率的BP學習；蟻群算法根據信息素的分配能夠自動調整收索 路徑，從而達到數據自動聚類的目的。結果表明，與蟻群算法相比，改進RBFN具有快速收斂、自動識別奇異樣本的優點，而蟻群算法 無須教師學習，并能夠達到全局最優。
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：txfyddz
針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網絡模型.該算法綜合了網絡節點的定 位與參數調整以及對基函數的平滑因子實施調諧等功能,有效地解決了徑向基函數 (RBF)神經網絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.
上傳時間： 2016-11-21
上傳用戶：遠遠ssad
