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算法庫(kù)

  • ZMNL的相關廣義K分布寬帶雷達雜波仿真

    文中首先研究了廣義K分布模型及其統計特性,得到了相關系數之間的非線性關系。從而利用零記憶非線性變換(ZMNL)方法仿真了相關廣義K分布雜波,給出了基于ZMNL法的相關廣義K分布雜波序列仿真原理和算法流程圖,并仿真了幾種經典的特殊廣義K分布。

    標簽: ZMNL K分布 廣義 寬帶雷達

    上傳時間: 2013-10-24

    上傳用戶:cccole0605

  • /*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數。如果將I劃分為k段

    /*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數。如果將I劃分為k段,則可得到k個整數。這k個整數的乘積稱為I的一個k乘積 。 試設計一個算法,對于給定的I和k,求出I的最大k乘積(n<=10)。 示例:輸入為 : 4 3 結果:1234 */

    標簽: 十進制 整數

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:caixiaoxu26

  • (1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網的存儲結構 (2)從源點v出發,令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓

    (1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網的存儲結構 (2)從源點v出發,令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓樸有序序列中頂點個數小于網中頂點數n,則說明網中存在環,不能求關鍵路徑,算法終止 否則執行步驟(3)(3)從匯點v出發,令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓樸排序求其余各頂點的最遲發生時間vl[i](n-2>=i>=2). (4)根據各頂點的ve和vl值,求每條弧s的最早發生時間e(s)和最遲開始時間l(s).若某條弧滿足條件e(s)=l(s),則為關鍵活動.

    標簽: lt ve AOE gt

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:fredguo

  • 此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法

    此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法,了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: (1)把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 (2)FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則; 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END (3)化簡由(2)所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。

    標簽: 編譯原理 實驗報告 算法

    上傳時間: 2015-03-29

    上傳用戶:極客

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算,嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時,矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素,并記住次元素所在的行號和列號,在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復,恢復的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進行恢復;原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復。

    標簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數,cosine,euclidean ,K

    gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數,cosine,euclidean ,KL.文本數據使用的是稀疏矩陣形式.

    標簽: Clustering euclidean variation splitting

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:cainaifa

  • 數據挖掘算法

    數據挖掘算法,fuzzy-K-means聚類算法源代碼,用于模糊聚類分析

    標簽: 數據挖掘算法

    上傳時間: 2015-04-11

    上傳用戶:nanshan

  • 數據挖掘常用的算法

    數據挖掘常用的算法,包括id3,k均值,FCM,SVM,CART五個常用的算法,是用matlab編寫的。

    標簽: 數據挖掘 算法

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:exxxds

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

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