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運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù)：參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校，學(xué)校編號為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目，和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號為男子1……m，女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)目取前五名或前三名積分；取前五名的積分分別為：7、5、3、2、1，前三名的積分分別為：5、3、2；哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。（m<=20,n<=20）
標(biāo)簽： 分?jǐn)?shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：WMC_geophy
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(gè)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。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？ 里面附有詳細(xì)報(bào)告
上傳時(shí)間： 2016-05-07
上傳用戶：zhaoq123
實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長
設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)用一對坐標(biāo)（x, y）表示。一個(gè)黑點(diǎn)b=（xb,yb）支配一個(gè)白點(diǎn)w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點(diǎn)b支配白點(diǎn)w，則黑點(diǎn)b和白點(diǎn)w可匹配（可形成一個(gè)匹配對）。在一個(gè)黑點(diǎn)最多只能與一個(gè)白點(diǎn)匹配，一個(gè)白點(diǎn)最多只能與一個(gè)黑點(diǎn)匹配的前提下，求n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)的最大匹配對數(shù)。
標(biāo)簽： 分布
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：米卡
問題描述： 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù)，M-男子競賽項(xiàng)目數(shù)，W-女子競賽項(xiàng)目數(shù)； 各項(xiàng)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(quán)值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結(jié)果，輸入各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)運(yùn)動(dòng)員的信息。 3.所有信息記錄完畢后，用戶可以查詢各個(gè)學(xué)校的比賽成績，生成團(tuán)體總分報(bào)表，查看參賽學(xué)校信息和比賽項(xiàng)目信息等。
上傳時(shí)間： 2014-02-08
上傳用戶：redmoons
按FPE定階的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪聲：Gauss.txt 程序中先用依模型階次遞推算法估計(jì)模型的參數(shù)，再用fpe方法判斷模型的階次。 程序運(yùn)行結(jié)果如下： n: 1 判斷階次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判斷階次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判斷階次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判斷階次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判斷階次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判斷階次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 從以上結(jié)果可以看出，當(dāng)n=5時(shí)，fpe值最小，所以這時(shí)的模型階次和參數(shù)估計(jì)值為最優(yōu)結(jié)果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：yd19890720
在室內(nèi)環(huán)境中可結(jié)合式子母機(jī)器人系統(tǒng)，子機(jī)為一多功能平臺(tái)，可放置各種家庭所需之設(shè)備，而母機(jī)為一輪式機(jī)器人，經(jīng)由兩者的結(jié)合，可提供高機(jī)動(dòng)性與多功能的服務(wù)。在結(jié)合的技術(shù)面，傳統(tǒng)的吸塵器機(jī)器人與充電站之間的導(dǎo)航系統(tǒng)使用紅外線感測作為依據(jù)，當(dāng)兩者間有障礙物阻擋時(shí)，紅外線感測器導(dǎo)航系統(tǒng)將會(huì)失效。因此本系統(tǒng)利用聲源方向做為機(jī)器人決定移動(dòng)方向的依據(jù)，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測。此外，在移動(dòng)的過程中，本系統(tǒng)利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發(fā)現(xiàn)前方有障礙物，則啟動(dòng)避障策略，用有效的方式繼續(xù)往目標(biāo)移動(dòng)。最後，當(dāng)母機(jī)接近子機(jī)時(shí)，可根據(jù)多種紅外線感測器資訊進(jìn)行子母機(jī)器人的結(jié)合，結(jié)合成功後，母機(jī)將可搭載子機(jī)成為一自由行動(dòng)之機(jī)器人。
標(biāo)簽： 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：mhp0114
#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學(xué)習(xí)樣本個(gè)數(shù) #define IN 1 //輸入層神經(jīng)元數(shù)目 #define HN 8 //隱層神經(jīng)元數(shù)目 #define ON 1 //輸出層神經(jīng)元數(shù)目 double P[IN] //單個(gè)樣本輸入數(shù)據(jù) double T[ON] //單個(gè)樣本教師數(shù)據(jù) double W[HN][IN] //輸入層至隱層權(quán)值 double V[ON][HN] //隱層至輸出層權(quán)值 double X[HN] //隱層的輸入 double Y[ON] //輸出層的輸入 double H[HN] //隱層的輸出
標(biāo)簽： define include iostream iomanip
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
「到Petzold的書中找找」仍然是解決Windows程式開發(fā)各種疑難雜癥時(shí)的靈丹妙藥。在第五版的《Windows程式開發(fā)設(shè)計(jì)指南》中，作者身違背受敬重的Windows Pioneer Award（Windows開路先鋒獎(jiǎng)）得主，依據(jù)最新版本W(wǎng)indows作業(yè)系統(tǒng)，以可靠的取材資料校定這一本經(jīng)典之作一再一次深入探索了Win32程式設(shè)計(jì)介面的根本重心。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：cx111111
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