程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優化的BP神經網絡程序，用于單因素時間 序列的預測,采用了單步與多步相結合預測 說明： 采用GA(浮點編碼)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優化權值
標簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡
上傳時間： 2014-02-18
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若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長方法來縮短其自適應收斂過程，其中一個主要的方法是歸一化LMS算法（NLMS算法），變步長 的更新公式可寫成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示濾波權矢量迭代更新的調整量。為了達到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長 的值，一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差，即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計，這也是LMS算法的基本思想。
上傳時間： 2016-07-07
上傳用戶：changeboy
Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種，被美國NIST作為DSS(DigitalSignature Standard)。算法中應用了下述參數： p：L bits長的素數。L是64的倍數，范圍是512到1024； q：p - 1的160bits的素因子； g：g = h^((p-1)/q) mod p，h滿足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1； x：x < q，x為私鑰 ； y：y = g^x mod p ，( p, q, g, y )為公鑰； H( x )：One-Way Hash函數。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶共享，但在實際應用中，使用公共模數可能會帶來一定的威脅。簽名及驗證協議如下： 1. P產生隨機數k，k < q； 2. P計算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 簽名結果是( m, r, s )。 3. 驗證時計算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r，則認為簽名有效。 DSA是基于整數有限域離散對數難題的，其安全性與RSA相比差不多。DSA的一個重要特點是兩個素數公開，這樣，當使用別人的p和q時，即使不知道私鑰，你也能確認它們是否是隨機產生的，還是作了手腳。RSA算法卻作不到。
標簽： Algorithm Signature Digital Schnorr
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：qq521
計算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi with many digits. ** No optimisations, no tricks, just a basic program to learn how ** to compute in multiprecision.
標簽： September Subject compute program
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：jennyzai
設平面上分布著n個白點和n個黑點，每個點用一對坐標（x, y）表示。一個黑點b=（xb,yb）支配一個白點w=(xw, yw)當且僅當xb>=xw和yb>=yw。若黑點b支配白點w，則黑點b和白點w可匹配（可形成一個匹配對）。在一個黑點最多只能與一個白點匹配，一個白點最多只能與一個黑點匹配的前提下，求n個白點和n個黑點的最大匹配對數。
標簽： 分布
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：米卡
OpenGL中的各種轉換是通過矩陣運算實現的，具體的說，就是當發出一個轉換命令時，該命令會生成一個4X4階的轉換矩陣（OpenGL中的物體坐標一律采用齊次坐標，即(x, y, z, w)，故所有變換矩陣都采用4X4矩陣），當前矩陣與這個轉換矩陣相乘，從而生成新的當前矩陣。例如，對于頂點坐標v ，轉換命令通常在頂點坐標命令之前發出，若當前矩陣為C，轉換命令構成的矩陣為M，則發出轉換命令后，生成的新的當前矩陣為CM，這個矩陣再乘以頂點坐標v，從而構成新的頂點坐標CMv。上述過程說明，程序中繪制頂點前的最后一個變換命令最先作用于頂點之上。這同時也說明，OpenGL編程中，實際的變換順序與指定的順序是相反的。文檔對其進行了詳細的分析。
上傳時間： 2016-07-21
上傳用戶：qilin
執行步驟1: 執行EX1126程式進入學生考試系統 權限描述: 使用者查詢:於”姓名”中輸入”Arno”,於”學號”中輸入”good”,再按下”使用者查詢” 即可查詢. 修改使用者:於”姓名”中輸入”GUEST”,於”學號”中輸入”0000”,再按下” 修改使用者即可修改: 功能描述: 使用者開始考試,於”姓名”中輸入自己的姓名,於”學號”中輸入學號,再按下” 考試去”即可: 開始考試,同時系統紀錄考生狀態為”1”. 使用者考試,完成後按下”結算成績”,同時系統顯示紀錄考生該科分數,同時清除考生登入狀態,使其無法重覆考試,老師並可查詢考生成績.
上傳時間： 2016-07-31
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K9F1208U0M 的ALE、CLE分別由DSP 的A1 和A0 控制。DSP的低8位數據線直接與閃存的I/O0-I/O7 相連，實現命令、地址和數據的傳輸； DSP的通用I/O口IOA2 接R/B，監測存儲器的工作狀態，當R/ B 處于低電平時,表示有編程、擦除或隨機讀操作正在進行；操作完成后, R/ B 會自動返回高電平。DSP的W E 、R D 分別接FLASH的W E 、R E ， 控制讀、寫操作。CS2接閃存的片選線CE。
標簽： K9F1208U0M DSP ALE CLE
上傳時間： 2016-08-03
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The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of maximizing the intra- group similarity while minimizing the inter-group similarity． The first and foremost question needed to be considered in clustering W b sessions is how to measure the similarity between Web sessions．However．there are many shortcomings in traditiona1 measurements．This paper introduces a new method for measuring similarities between Web pages that takes into account not only the URL but also the viewing time of the visited web page．Yhen we give a new method to measure the similarity of Web sessions using sequence alignment and the similarity of W eb page access in detail Experiments have proved that our method is valid and e幣cient．
標簽： sessions clustering similarity Web
上傳時間： 2014-01-11
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問題描述： 1.初始化輸入:N-參賽學?？倲?，M-男子競賽項目數，W-女子競賽項目數； 各項目名次取法有如下幾種： 取前5名：第1名得分 7，第2名得分 5，第3名得分3，第4名得分2，第5名得分 1； 取前3名：第1名得分 5，第2名得分 3，第3名得分2； 用戶自定義：各名次權值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結果，輸入各項目獲獎運動員的信息。 3.所有信息記錄完畢后，用戶可以查詢各個學校的比賽成績，生成團體總分報表，查看參賽學校信息和比賽項目信息等。
上傳時間： 2014-02-08
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