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目標(biāo)(biāo)車輛感知算法

Sherwood算法消除最壞實(shí)例

Sherwood算法消除最壞實(shí)例，以達(dá)到對(duì)任何實(shí)例都能有好的性能的效果文件： rd_list.c --> create a random sequence of n integers not equal to each other list.c --> create a descending sequence of n integers not equal to each other sherwood.c --> 就是該算法，靜態(tài)鏈表的長(zhǎng)度默認(rèn)設(shè)為1000，可在宏定義處修改用法： gcc -o sherwood sherwood.c gcc -o rd_list rd_list.c gcc -o list list.c ./rd_list s.txt 1000 產(chǎn)生一個(gè)長(zhǎng)度為1000的互不相等的隨機(jī)序列，保存在s.txt中 ./list s1.txt 1000 產(chǎn)生一個(gè)長(zhǎng)度為1000的互不相等的降序序列，保存雜s1.txt中 ./sherwood s1.txt 運(yùn)行算法，比較其中的4個(gè)算法的性能差異

標(biāo)簽： Sherwood 算法

上傳時(shí)間： 2016-01-20

上傳用戶：ainimao
蟻群算法是模仿真實(shí)的蟻群行為而提出的一種模擬進(jìn)化算法

蟻群算法是模仿真實(shí)的蟻群行為而提出的一種模擬進(jìn)化算法，螞蟻之間是通過(guò)一種信息素的物質(zhì)傳遞信息的，螞蟻在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中能夠在經(jīng)過(guò)的路徑上留下該物質(zhì)，而且能夠感知這種物質(zhì)的存在及其強(qiáng)度，并以此指導(dǎo)自己的運(yùn)動(dòng)方向。它是一種通過(guò)類比組合優(yōu)化和蟻群覓食行為而構(gòu)造的一種算法，可以用來(lái)解決各種組合優(yōu)化問(wèn)題，本代碼用來(lái)解決生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題

標(biāo)簽： 蟻群算法模仿真模擬

上傳時(shí)間： 2013-12-18

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這是一個(gè)檢索URL的算法

這是一個(gè)檢索URL的算法，該算法通過(guò)調(diào)用拉賓指紋算法為URL庫(kù)中的每個(gè)URL生成一個(gè)32位的指紋。來(lái)一個(gè)URL時(shí)，檢索URL庫(kù)，通過(guò)拉賓指紋算法來(lái)判別是否存在，時(shí)間為O（1），還使用了二叉檢索樹來(lái)存儲(chǔ)URL。主程序?yàn)镽abintestDisk.java。

標(biāo)簽： URL 檢索算法

上傳時(shí)間： 2013-12-13

上傳用戶：asdkin
在圖像模板匹配問(wèn)題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對(duì)圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編

在圖像模板匹配問(wèn)題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對(duì)圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過(guò)各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡(jiǎn)單匹配過(guò)程只要對(duì)編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對(duì)像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級(jí).

標(biāo)簽： 圖像灰度算法像素

上傳時(shí)間： 2013-12-21

上傳用戶：a673761058
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：d

Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡(jiǎn)單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對(duì)于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡(jiǎn)單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來(lái)代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。

標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

上傳時(shí)間： 2013-12-01

上傳用戶：dyctj
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過(guò)后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，通過(guò)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號(hào)處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測(cè)時(shí)不需要原始的音頻信號(hào)．

標(biāo)簽： 數(shù)字音頻水印算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2016-02-25

上傳用戶：royzhangsz
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路：在此二叉樹操作中

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路：在此二叉樹操作中，主要采用鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)，由于遍歷二叉樹基本操作是訪問(wèn)結(jié)點(diǎn)，則不論按哪一種次序進(jìn)行遍歷，對(duì)含有n個(gè)結(jié)點(diǎn)的二叉樹，其時(shí)間復(fù)雜度均為O(n)；空間復(fù)雜度為二叉樹的高度。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 二叉樹操作算法

上傳時(shí)間： 2014-01-18

上傳用戶：c12228
環(huán)境下構(gòu)建一種新的系統(tǒng)辨識(shí)仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理與實(shí)現(xiàn),討論了在MATLAB 環(huán)境下工具箱的數(shù)據(jù)和算法結(jié)構(gòu)形式,以及利用GUIDE完

環(huán)境下構(gòu)建一種新的系統(tǒng)辨識(shí)仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理與實(shí)現(xiàn),討論了在MATLAB 環(huán)境下工具箱的數(shù)據(jù)和算法結(jié)構(gòu)形式,以及利用GUIDE完成圖行界面的設(shè)計(jì),用MATLAB 與C++混編技術(shù)實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)的I/O 接口和系統(tǒng)辨識(shí)...

標(biāo)簽： Identification Toolbox MATLAB System

上傳時(shí)間： 2016-03-29

上傳用戶：wang0123456789
BM 算法是一個(gè)較優(yōu)的模式匹配算法。一般

BM 算法是一個(gè)較優(yōu)的模式匹配算法。一般，如果不考慮模式串的長(zhǎng)度，一個(gè)具有時(shí)間復(fù)雜度O(n)的算法應(yīng)該是最優(yōu)的了，但是事實(shí)不是如此。BM算法可以實(shí)現(xiàn)更高效率的模式匹配。分析和實(shí)驗(yàn)說(shuō)明，BM匹配算法對(duì)于那些字符集比較大，而模式串中出現(xiàn)的字符比較少的時(shí)候，工作效率最快。而且，考慮KMP匹配方式的優(yōu)化，可以結(jié)合KMP匹配和BM匹配，進(jìn)一步提高效率。

標(biāo)簽： 算法 BM 模式匹配

上傳時(shí)間： 2013-12-19

上傳用戶：CHENKAI
寬帶信號(hào)測(cè)向的幾種直接處理算法

寬帶信號(hào)測(cè)向的幾種直接處理算法，主要用于寬帶目標(biāo)的DOA估計(jì)

標(biāo)簽： 寬帶信號(hào) 測(cè)向算法

上傳時(shí)間： 2016-04-10

上傳用戶：sqq