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相似性度量

  • ARM7 數據手冊

    ARM7 是一種低電壓,通用32 位RISC 微處理器單元,可作一般應用或嵌入到ASIC 或CSIC中,其簡潔一流的設計特別適用于電源敏感的應用中。ARM7 的小尺寸使它特別適合集成到比較大的客戶芯片中,此芯片中也可以包含RAM, ROM, DSP,邏輯控制和其他代碼。 增強特性:ARM7 和ARM6 有相似性,但增加了以下功能:基于亞微米的制程,增加了速度,減少了電源消耗3V 操作,很小的電源消耗,并同5V 系統兼容較高的時鐘對所以程序執行較快。特性總結:l   32 位的RISC 結構處理器(包括32 位地址線和數據線);l   Little/Big Endian 操作模式;l   高性能RISC17 MIPS sustained @ 25 MHz (25 MIPS peak)@ 3Vl   較低的電壓損耗0.6mA/MHz@ 3V fabricated in .8 m CMOS全靜態操作l   適用于對電源比較敏感的應用中l   快速中斷響應l   適用于實時系統l   支持虛擬內存l   支持高級語言l   簡單但功能強大的指令系統

    標簽: ARM7 數據手冊

    上傳時間: 2013-10-24

    上傳用戶:座山雕牛逼

  • 實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K

    實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K,將n個對象分到K個類中去,使得類內對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點:產生類的大小相差不會很大,對于臟數據很敏感。 改進的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則); 3,對于每個類(Oi)中,順序選取一個Or,計算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了,下面就再轉到2。 4,這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感,但計算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數據量。

    標簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2015-04-03

    上傳用戶:sardinescn

  • 這是飛機訂票系統的源代碼

    這是飛機訂票系統的源代碼,與火車,汽車訂票系統有相似性,做的更完善些。

    標簽: 飛機 源代碼

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:siguazgb

  • 實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K

    實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K,將n個對象分到K個類中去,使得類內對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。

    標簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2014-12-21

    上傳用戶:zhouli

  • 一種基于蟻群聚類的徑向基神經網絡 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系 數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的

    一種基于蟻群聚類的徑向基神經網絡 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系 數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的位置, 同時通過比較隱層神經元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經元來約簡隱含層的神經元,以 達到簡化徑向基神經網絡結構的目的. 實驗比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經網絡,結果表 明,所提神經網絡的整體訓練時間至少可縮短40 % ,學習的準確率可提高1 %以上,而且網絡結構 更加精簡.

    標簽: 徑向 神經網絡 蟻群聚類 并行

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:wuyuying

  • 《軟件測試ppt》是關于軟件測試的教程

    《軟件測試ppt》是關于軟件測試的教程,涵蓋了軟件的質量保證,軟件測試,軟件測試工具,軟件度量等

    標簽: 軟件測試 教程

    上傳時間: 2015-08-24

    上傳用戶:aappkkee

  • 相關算法的應用很廣

    相關算法的應用很廣,例如噪聲中信號的檢測,一個信號經過一段延遲后自身的相似性,信號中隱含周期性的檢測,信號相關性的檢驗,信號時延長度的測量,濾除確定性信號中的隨機干擾信號等等。相關函數還是描述隨機信號的重要統計量。 利用CCS5000的集成開發平臺,通過C語言對一正弦信號和一余弦信號進行了相關算法設計、編程和分析,然后將其置于CCS集成開發環境下,編譯、調試、運行.

    標簽: 算法

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:refent

  • 圖象處理源代碼集 圖像分割是圖像處理、模式識別、計算機視覺等領域中極為重要的內容之一

    圖象處理源代碼集 圖像分割是圖像處理、模式識別、計算機視覺等領域中極為重要的內容之一,是實現自動圖像分析時首先需要完成的操作。它是根據圖像的某些特征或特征集合的相似性準則,對圖像像素進行分組聚類,把圖像平面劃分為一系列有意義的區域,使其后的圖像分析及識別等高級處理階段所要處理的數據量大大減少,同時又保留有關圖像結構特征的信息。由于分割中出現的誤差會傳播至高層次處理階段,因此分割的精確程度是至關重要的。

    標簽: 圖象處理 圖像分割 圖像處理 源代碼

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:vodssv

  • 經網絡提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的位置, 同時通過比較隱層神經元的相

    經網絡提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的位置, 同時通過比較隱層神經元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經元來約簡隱含層的神經元,以達到簡化徑向

    標簽: 徑向 神經網絡 網絡 算法

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:saharawalker

  • 提供實現了(2

    提供實現了(2,1,7)卷積碼的維特比譯碼的源程序,采用了最大似然算法,介紹了軟判決維特比譯碼算法過程的三個步驟:初始化、度量更新和回溯譯碼。

    標簽:

    上傳時間: 2015-11-02

    上傳用戶:梧桐

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