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無(wú)線遙控開(kāi)關(guān)(guān)

  • K-MEANS算法 輸入:聚類個數(shù)k

    K-MEANS算法 輸入:聚類個數(shù)k,以及包含 n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)庫。 輸出:滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個聚類。 處理流程: (1) 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; (2) 循環(huán)(3)到(4)直到每個聚類不再發(fā)生變化為止 (3) 根據(jù)每個聚類對象的均值(中心對象),計算每個對象與這些中心對象的距離;并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進(jìn)行劃分; (4) 重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)

    標(biāo)簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenjjer

  • 題目:加密軟件 要求:(1)輸入任意一段明文M

    題目:加密軟件 要求:(1)輸入任意一段明文M,以及密鑰K (2)根據(jù)一下公式將其轉(zhuǎn)換為密文C。 Ci = mi + K ,其中i = 0,1,……n-1 , K 為密鑰; (3)具有輸入輸出界面。

    標(biāo)簽: 加密軟件 輸入

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:shawvi

  • C05_LCD

    C05_LCD,LCD的DB0-7,RS,R/W,E與MCU的普通I/O口引腳連接,MCU的串口與PC方的串口相連,MCU接收PC發(fā)來的32個字符,并送LCD顯示

    標(biāo)簽: LCD 05

    上傳時間: 2014-12-05

    上傳用戶:ccclll

  • 介紹回歸問題中高斯過程的應(yīng)用

    介紹回歸問題中高斯過程的應(yīng)用,C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning,

    標(biāo)簽: 回歸 高斯 過程

    上傳時間: 2017-07-25

    上傳用戶:skfreeman

  • k個位子

    k個位子,n個元素填充,每個位置上數(shù)字可重復(fù)。例程為一簡潔的遞歸算法,顯示所有可能的組合

    標(biāo)簽:

    上傳時間: 2017-09-01

    上傳用戶:181992417

  • 離散實(shí)驗 一個包的傳遞 用warshall

     實(shí)驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關(guān)系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關(guān)系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數(shù) i: "); scanf("%d",&k); 四川大學(xué)實(shí)驗報告 printf("請輸入矩陣的列數(shù) j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); } 

    標(biāo)簽: warshall 離散 實(shí)驗

    上傳時間: 2016-06-27

    上傳用戶:梁雪文以

  • 批處理感知器算法

    批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3;     1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0;     1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2;     1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規(guī)范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數(shù) n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0)     k=k+1;     y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本     a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a     if k >= 250         break     end end if k<250     disp(['a為:',num2str(a)])      disp(['k為:',num2str(k)]) else      disp(['在250步以內(nèi)沒有收斂,終止']) end %判決面:x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)

    標(biāo)簽: 批處理 算法matlab

    上傳時間: 2016-11-07

    上傳用戶:a1241314660

  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構(gòu)中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

    標(biāo)簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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  • 有限差分法

    function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta)      %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta)   %該函數(shù)用有限差分法求解有兩種介質(zhì)的正方形區(qū)域的二維拉普拉斯方程的數(shù)值解   %函數(shù)返回迭代因子、迭代次數(shù)以及迭代完成后所求區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值   %a為正方形求解區(qū)域的邊長   %r1,r2分別表示兩種介質(zhì)的電導(dǎo)率   %up,under分別為上下邊界值   %num表示將區(qū)域每邊的網(wǎng)格剖分個數(shù)   %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限      n=num+1; %每邊節(jié)點(diǎn)數(shù)   U(n,n)=0; %節(jié)點(diǎn)處數(shù)值矩陣   N=0; %迭代次數(shù)初值   alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子   k=r1/r2; %兩介質(zhì)電導(dǎo)率之比   U(1,1:n)=up; %求解區(qū)域上邊界第一類邊界條件   U(n,1:n)=under; %求解區(qū)域下邊界第一類邊界條件   U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0;      for i=2:num   U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節(jié)點(diǎn)賦迭代初值   end   G=1;   while G>0 %迭代條件:不滿足相對誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目G不為零   Un=U; %完成第n次迭代后所有節(jié)點(diǎn)處的值   G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目歸零   for j=1:n   for i=2:num   U1=U(i,j); %第n次迭代時網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值      if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件   U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j));   end         if (j>1)&&(j                 U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j));    U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值      end      if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質(zhì)分界面(與網(wǎng)格對角線重合)第二類邊界條件   U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1)));      end      if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件   U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j));   end   end   end   N=N+1 %顯示迭代次數(shù)   Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節(jié)點(diǎn)處的值   err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節(jié)點(diǎn)值的相對誤差   err(1,1:n)=0; %上邊界節(jié)點(diǎn)相對誤差置零   err(n,1:n)=0; %下邊界節(jié)點(diǎn)相對誤差置零    G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目G   end

    標(biāo)簽: 有限差分

    上傳時間: 2018-07-13

    上傳用戶:Kemin

  • 多元散射校正MSC

    function [R,k,b] = msc(A) % 多元散射校正 % 輸入待處理矩陣,通過多元散射校正,求得校正后的矩陣 %% 獲得矩陣行列數(shù) [m,n] = size(A); %% 求平均光譜 M = mean(A,2); %% 利用最小二乘法求每一列的斜率k和截距b for i = 1:n a = polyfit(M,A(:,i),1); if i == 1 k = a(1); b = a(2); else k = [k,a(1)]; b = [b,a(2)]; end end %% 求得結(jié)果 for i = 1:n Ai = (A(:,i)-b(i))/k(i); if i == 1 R = Ai; else R = [R,Ai]; end end

    標(biāo)簽: MSC 多元 散射 校正

    上傳時間: 2020-03-12

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