K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)
標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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根據(jù)圖像灰度線性變換的算法。得到線性變換的MATLAB的程序。經(jīng)仿真正確
上傳時(shí)間： 2016-08-17
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拓?fù)渑判? 有向圖拓樸排序算法的基本步驟如下： ①?gòu)膱D中選擇一個(gè)入度為0的頂點(diǎn)，輸出該頂點(diǎn)； ②從圖中刪除該頂點(diǎn)及其相關(guān)聯(lián)的弧，調(diào)整被刪弧的弧頭結(jié)點(diǎn)的入度（入度-1）； ③重復(fù)執(zhí)行①、②直到所有頂點(diǎn)均被輸出，拓樸排序完成或者圖中再也沒(méi)有入度為0的頂點(diǎn)（此種情況說(shuō)明原有向圖含有環(huán)）。
上傳時(shí)間： 2016-08-17
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一般的esprit算法計(jì)算復(fù)雜度高，在計(jì)算子空間是算法比較煩，改一些矩陣算法可以減少其復(fù)雜度。
標(biāo)簽： esprit 算法 復(fù)雜度 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2016-08-21
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勻速升溫控制是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,具有大慣性、純滯后、非線性等特點(diǎn),難以得到精確的數(shù)學(xué)模型。考慮到這些特點(diǎn),為提高控制精度,將Fuzzy-PID算法應(yīng)用于電阻爐溫度控制系統(tǒng),當(dāng)誤差較大時(shí)采用模糊控制,誤差較小時(shí)采用模糊PID控制,實(shí)現(xiàn)了2種控制方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),在此基礎(chǔ)上,給出了Fuzzy-PID控制器設(shè)計(jì)、硬件結(jié)構(gòu)和軟件設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)曲線表明該控制算法可以獲得滿意的控制效果,采用模糊PID控制的效果明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制。
上傳時(shí)間： 2016-08-27
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本文 主 要 研究的是Gab。:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在灰度圖像目標(biāo)識(shí)別 中的應(yīng)用。研究涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波分析理論和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其 它們?cè)谀繕?biāo)識(shí)別中的應(yīng)用技術(shù)。
標(biāo)簽： Gab 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中的應(yīng)用 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2016-08-30
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民航公司自動(dòng)訂票系統(tǒng) 1、 了解線性表的邏輯結(jié)構(gòu)特性； 2、 熟練掌握鏈表的特點(diǎn)； 3、 熟練掌握在雙重鏈表中實(shí)現(xiàn)查找、插入、刪除等的算法； 4、 掌握從時(shí)間和空間復(fù)雜度的角度綜合分析線性表的不同存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)及其適用的場(chǎng)合。
標(biāo)簽： 民航 刪除 復(fù)雜度 自動(dòng)訂票
上傳時(shí)間： 2013-12-11
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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象。
標(biāo)簽： 聚類(lèi) k-means 對(duì)象 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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歸并排序：將數(shù)組劃分為小數(shù)組,通過(guò)局部的有序合并,解決問(wèn)題 算法平均時(shí)間復(fù)雜度: O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2016-09-28
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自底向上排序：思想: 將數(shù)組的個(gè)部分,兩兩有序數(shù)組進(jìn)行合并 算法平均時(shí)間復(fù)雜度: O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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