cholesky算法，解三對角矩陣的
標簽： cholesky 算法
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：陽光少年2016
zlib 算法在j2me 中的應用，是用于，解壓png 圖像文件
標簽： zlib j2me 算法 中的應用
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。
標簽： Hopfield 聯想
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。
標簽： 粒子群算法 源程序
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。
標簽： 均值聚類 算法 局部
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
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
這是一個用VC編的解壓包，內容為兩個程序例子，內容涉及大量算法，和系統函數。
標簽： 解壓
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：zhaiye
動態規劃的石子問題算法下載壓縮包后，解壓，使用vc
標簽： 動態規劃 算法
上傳時間： 2015-03-23
上傳用戶：zgu489
用matlab編寫的壓縮解壓縮程序，基于小波變換的是零樹算法。
標簽： matlab 編寫 程序 解壓
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：zukfu
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