提出一種新的組合優化方法。先通過遺傳算法得到一個初步的優化結果,再用直接搜索算法進行二次優化,這樣既突出了遺傳算法全局尋優的特點,又避免了它在接近最優解時出現的小幅度隨機波動。以低副瓣平
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：李哈哈哈
Verilog_HDL的基本語法詳解（夏宇聞版）:Verilog HDL是一種用于數字邏輯電路設計的語言。用Verilog HDL描述的電路設計就是該電路的Verilog HDL模型。Verilog HDL既是一種行為描述的語言也是一種結構描述的語言。這也就是說，既可以用電路的功能描述也可以用元器件和它們之間的連接來建立所設計電路的Verilog HDL模型。Verilog模型可以是實際電路的不同級別的抽象。這些抽象的級別和它們對應的模型類型共有以下五種： 系統級（system）：用高級語言結構實現設計模塊的外部性能的模型。 算法級（algorithm）：用高級語言結構實現設計算法的模型。 RTL級（Register Transfer Level）：描述數據在寄存器之間流動和如何處理這些數據的模型。 門級（gate-level）：描述邏輯門以及邏輯門之間的連接的模型。 開關級（switch-level）：描述器件中三極管和儲存節點以及它們之間連接的模型。 一個復雜電路系統的完整Verilog HDL模型是由若干個Verilog HDL模塊構成的，每一個模塊又可以由若干個子模塊構成。其中有些模塊需要綜合成具體電路，而有些模塊只是與用戶所設計的模塊交互的現存電路或激勵信號源。利用Verilog HDL語言結構所提供的這種功能就可以構造一個模塊間的清晰層次結構來描述極其復雜的大型設計，并對所作設計的邏輯電路進行嚴格的驗證。 Verilog HDL行為描述語言作為一種結構化和過程性的語言，其語法結構非常適合于算法級和RTL級的模型設計。這種行為描述語言具有以下功能： · 可描述順序執行或并行執行的程序結構。 · 用延遲表達式或事件表達式來明確地控制過程的啟動時間。 · 通過命名的事件來觸發其它過程里的激活行為或停止行為。 · 提供了條件、if-else、case、循環程序結構。 · 提供了可帶參數且非零延續時間的任務（task）程序結構。 · 提供了可定義新的操作符的函數結構（function）。 · 提供了用于建立表達式的算術運算符、邏輯運算符、位運算符。 · Verilog HDL語言作為一種結構化的語言也非常適合于門級和開關級的模型設計。因其結構化的特點又使它具有以下功能： - 提供了完整的一套組合型原語（primitive）; - 提供了雙向通路和電阻器件的原語; - 可建立MOS器件的電荷分享和電荷衰減動態模型。 Verilog HDL的構造性語句可以精確地建立信號的模型。這是因為在Verilog HDL中，提供了延遲和輸出強度的原語來建立精確程度很高的信號模型。信號值可以有不同的的強度，可以通過設定寬范圍的模糊值來降低不確定條件的影響。 Verilog HDL作為一種高級的硬件描述編程語言，有著類似C語言的風格。其中有許多語句如：if語句、case語句等和C語言中的對應語句十分相似。如果讀者已經掌握C語言編程的基礎，那么學習Verilog HDL并不困難，我們只要對Verilog HDL某些語句的特殊方面著重理解，并加強上機練習就能很好地掌握它，利用它的強大功能來設計復雜的數字邏輯電路。下面我們將對Verilog HDL中的基本語法逐一加以介紹。
標簽： Verilog_HDL
上傳時間： 2014-12-04
上傳用戶：cppersonal
科學工程C源程序范例解,里面不止給出了程序，算法，還有很多的相關知識的說明，很有用。
上傳時間： 2015-02-02
上傳用戶：ouyangtongze
超強的八后算法，只有十幾行代碼完全求出所有解，速度超快
標簽： 算法
上傳時間： 2013-11-27
上傳用戶：王小奇
zlib 算法在j2me 中的應用，是用于，解壓png 圖像文件
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：電子世界
這是一個基于LZARI算法的數據壓縮的類.Haruhiko Okumura 于1989年7月4日用c語言寫實現了這個算法.但是上面用到了一些全局或靜態的變量,在MFC下用起來很不方便.我把它改寫成了一個c++類,使它可以方便的壓縮和解壓縮,更重要的是,我新增加了兩個接口,這個類可以壓縮/解壓縮一段內存緩沖區,而不僅僅是文件. 一共提供了5個對外接口:
標簽： Haruhiko Okumura LZARI 1989
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：問題問題
Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。 反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值 反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
粒子群算法的vb源程序，可以自定義算法參數，實現對6個非約束性測試函數極小值的全局優化，動態顯示粒子的移動。低維下，優化效果很好。直接解壓，無須密碼。請多指正。
上傳時間： 2015-03-17
上傳用戶：talenthn
由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
