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神經(jīng)網(wǎng)(wǎng)絡(luò)算法

  • 給定一塊寬度為W的矩形板

    給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。本算法解決如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小.

    標簽: 矩形

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:維子哥哥

  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是解決最優(yōu)化問題的先進算法之一

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是解決最優(yōu)化問題的先進算法之一,本論文討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最為廣泛的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學習算法中影響最大的就是誤差反向傳播算法(back-propagation簡稱BP算法)。BP算法存在局部極小點,收斂速度慢等缺點。基于優(yōu)化理論的Levenberg-Marquardt算法忽略了二階項。該文討論當誤差不為零或者不為線性函數(shù)即二階項S(W)不能忽略時的Hesse矩陣的近似計算,進而訓練網(wǎng)絡(luò)。

    標簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 算法

    上傳時間: 2015-12-31

    上傳用戶:wendy15

  • 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 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 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即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié):此算法簡單有效,由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊,對于稠密圖,效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度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判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,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])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據(jù)給定的n個權(quán)值{W1

    數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據(jù)給定的n個權(quán)值{W1,W2… ,Wn }構(gòu)成 n棵二叉樹的集合F={T1,T2…,T n },其中每棵二叉樹T中只有一個帶權(quán)為W i的根結(jié)點,其左右子樹均空;b)在F中選取兩棵根結(jié)點的權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹,且置新的二叉樹的根結(jié)點的權(quán)值為其左、右子樹上結(jié)點的權(quán)值之和;c)F中刪除這兩棵樹,同時將新得到的二叉樹加入F中; d)重復b)和c),直到F只含一棵樹為止。

    標簽: 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    上傳時間: 2016-03-05

    上傳用戶:lacsx

  • 設(shè)計一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù)

    設(shè)計一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù),算法采用Hamming窗函數(shù)

    標簽: FIR ejw 0.25 lt

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:a6697238

  • 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

    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。

    標簽: LMS 輸入信號 矢量 矩陣

    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

    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(yīng)用了下述參數(shù): p:L bits長的素數(shù)。L是64的倍數(shù),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(shù)。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶共享,但在實際應(yīng)用中,使用公共模數(shù)可能會帶來一定的威脅。簽名及驗證協(xié)議如下: 1. P產(chǎn)生隨機數(shù)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(jié)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(shù)有限域離散對數(shù)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(shù)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(chǎn)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

  • 檔案資料:全球IP地址地理位置數(shù)據(jù)資料庫包包 更新日期:2005年05月12日12:51 資料容量:10.4 MB 附  註: A) IP資料經(jīng)人手花上五小時整理

    檔案資料:全球IP地址地理位置數(shù)據(jù)資料庫包包 更新日期:2005年05月12日12:51 資料容量:10.4 MB 附  註: A) IP資料經(jīng)人手花上五小時整理,保證100%準確,所有論壇程式皆可相容。 B) 已修正「未知地理位置」的“未”和“末”字輸入筆誤。 C) 因IP數(shù)據(jù)從中國內(nèi)地取得,故此TAIWAN地區(qū)被寫成“臺灣省”,可自行改回“中華民國”或“臺灣”。 D) 範例: 202.101.071.201|202.101.071.201|貴州省貴陽市 藍月網(wǎng)吧|| 202.101.071.202|202.101.071.203|貴州省貴陽市 花溪區(qū)貴州民族學院鵬飛網(wǎng)吧|| 202.101.071.204|202.101.071.204|貴州省貴陽市 二戈寨天知網(wǎng)吧||

    標簽: 2005 10.4 12 51

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:ddddddos

  • 基于非負矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法

    基于非負矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法,NMF基本思想是找到一個線性子空間W,使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點都是正值,而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)

    標簽: NMF 非負矩陣分解 人臉 特征提取

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:moerwang

  • Boost C++ Libraries 1.35.0

    Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合,基本上應(yīng)該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸;他最大的特色在於他是一個經(jīng)過「同行評審」(peer review,可參考維基百科)、開放原始碼的函式庫,而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發(fā)的,同時部分函式庫的功能也已經(jīng)成為 C++ TR1 (Technical Report 1,參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網(wǎng)站是:http://www.boost.org/,包含了 104 個不同的 library;由於他提供的函式庫非常地多,的內(nèi)容也非常地多元,根據(jù)官方的分類,大致上可以分為下面這二十類: 字串和文字處理(String and text processing) 容器(Containers) Iterators 演算法(Algorithms) Function objects and higher-order programming 泛型(Generic Programming) Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數(shù)學與數(shù)字(Math and numerics) 正確性與測試(Correctness and testing) 資料結(jié)構(gòu)(Data structures) 影像處理(Image processing) 輸入、輸出(Input/Output) Inter-language support 記憶體(Memory) 語法分析(Parsing) 程式介面(Programming Interfaces) 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類,又都包含了一個或多個函式庫,可以說是功能相當豐富。

    標簽: Boost C++ Libraries

    上傳時間: 2015-05-15

    上傳用戶:fangfeng

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