M/M/1單服務(wù)臺排隊系統(tǒng)仿真（用事件調(diào)度法實現(xiàn)離散事件系統(tǒng)仿真） 顧客到達模到達時間間隔和顧客服務(wù)時間均服從負指數(shù)分布，單服務(wù)臺系統(tǒng)，按照單隊排隊，按FIFO方式服務(wù)。考察服務(wù)n個顧客（n=1000，2000，3000，5000）后的顧客平均隊長及平均排隊等待時間。
標簽： 服務(wù) 仿真 排隊系統(tǒng) 分布
上傳時間： 2015-10-28
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解決TSP問題的TS算法MATLAB實現(xiàn)，其中加入了變異算法，當然也可以去掉這個步驟，調(diào)用TS_TSP(N, inStart, IsBianYi)，N是城市數(shù)目，inStart是起始城市的序號，IsBianYi就是選擇變異否，如果為0則不要變異，否則就是結(jié)合變異算子的TS算法。 至于下面的參數(shù)可以自己調(diào)： T：總的循環(huán)次數(shù)； tabulength：禁忌長度； Pby：變異概率；
上傳時間： 2016-01-18
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學(xué)生成績管理軟件 成績單{錄入,查找,刪除,保存到文件,從文件讀入,修改,統(tǒng)計平均分...} 數(shù)據(jù)方面可以從以下方面考慮: 可以使用ArrayList保存同類型的記錄.參見教材13.1.2(P258-261) 如果采用固定長度的記錄方式. 文件內(nèi)固定長度記錄的讀寫,參考教材中14.1.2(P284-288)的示例程序 如果采用變長記錄方式,建議記錄在文件中存儲的格式為: name1,address1,phone1\n name2,address2,phone2\n
上傳時間： 2014-01-10
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增量型PID算法匯編程序，增量式PID算法的輸出量為 UnΔ = Kp[(en-en-1)+(T/Ti)en+(Td/T)(en-2*en-1+en-2)] 式中，en、en-1、en-2分別為第n次、n-1次和n-2次的偏差值，Kp、Ti、Td分別為比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)，T為采樣周期。
上傳時間： 2016-03-11
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響鈴程序（從鍵盤接收輸入字符，如是數(shù)字N，則響鈴N次。如不是數(shù)字，則不響。）
上傳時間： 2016-03-22
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赫夫曼編譯碼器： 用哈夫曼編碼進行通信可以大大提高信道利用率，縮短信息傳輸時間，降低傳輸成本。但是，這要求在發(fā)送端通過一個編碼系統(tǒng)對待傳數(shù)據(jù)預(yù)先編碼，在接收端將傳來的數(shù)據(jù)進行譯碼（復(fù)原）。對于雙工信道（即可以雙向傳輸信息的信道），每端都需要一個完整的編/譯碼系統(tǒng)。試為這樣的信息收發(fā)站寫一個哈夫曼碼的編/譯碼系統(tǒng)。 [基本要求]一個完整的系統(tǒng)應(yīng)具有以下功能： （1）I：初始化（Initialization）。從終端讀入字符集大小n，以及n個字符和n個權(quán)值，建立哈夫曼樹，并將它存于文件hfmTree中。 （2）E：編碼（Encoding）。利用已建好的哈夫曼樹（如不在內(nèi)存，則從文件hfmTree中讀入），對文件ToBeTran中的正文進行編碼，然后將結(jié)果存入文件CodeFile中。 （3）D：譯碼（Decoding）。利用已建好的哈夫曼樹將文件CodeFile中的代碼進行譯碼，結(jié)果存入文件TextFile中。 （4）P：印代碼文件（Print）。將文件CodeFile以緊湊格式顯示在終端上，每行50個代碼。同時將此字符形式的編碼文件寫入文件CodePrin中。 （5）T：印哈夫曼樹（Tree printing）。將已在內(nèi)存中的哈夫曼樹以直觀的方式（樹或凹入表形式）顯示出，同時將此字符形式的哈夫曼樹寫入文件TreePrint中。
上傳時間： 2016-04-17
上傳用戶：zaizaibang
功能：在默認有唯一解的情況下，求出一次方程組的解 使用說明：1.在方程計算器所在目錄下新建一個文本文檔并另存為“matrix”（注意文件名的大小寫和拼寫） 格式： 第一行是未知數(shù)個數(shù)n 后面每行n+1個用空格隔開的數(shù)，表示一個方程 （e.g） 2x+3y-z=6 就輸入 2 3 -1 6 2.保存之后雙擊運行“方程計算器” 3.程序會在目錄下生成名為“answer”的文本文檔，打開就是答案了。
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上傳時間： 2016-05-02
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幻方，從1到n的平方組成n行n列，各行各列及對角線之和均相等
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上傳時間： 2013-12-21
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!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個數(shù)；M包括的因變量個數(shù) ! K：輸入變量，觀測點數(shù)； ! F1：引入因子時顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時顯著性的F-分布值； ! XX：存放自變量和因變量的平均值； ! B：存放回歸系數(shù)； ! V：存放偏回歸平方和和殘差平方和Q； ! S：存放回歸系數(shù)的標準偏差和估計的標準偏差； ! C：存放復(fù)相關(guān)系數(shù)； ! F：存放F-檢驗值；
上傳時間： 2013-12-12
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若不希望用與估計輸入信號矢量有關(guān)的相關(guān)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(yīng)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(quán)矢量迭代更新的調(diào)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
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