頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數量隨著事務集項數的增加呈指數增長，最小支持度閾值成為控制這種增長的關鍵．然而，實際應用中僅使用支持度閾值難以有效控制頻繁項集的規模．為此定義N個 最頻繁項集挖掘問題，并提出基于支持度閾值動態調整策略的寬度優先搜索算法Apriori和深度優先搜索算法IntvMatrix挖掘N個最頻繁項集．實驗表明，本文的2種方法的效率比樸素方法高2倍以上，特別當N值較低時，本 文方法的效率優勢更為明顯．
上傳時間： 2016-08-06
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模糊PID在電阻爐溫度控制系統中的應用。提出了FUZZY-PID控制器，設計控制器的控制算法，并進行了仿真實驗
上傳時間： 2016-08-08
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5.22④ 假設系數矩陣A和B均以三元組表作為存儲結構。 試寫出滿足以下條件的矩陣相加的算法：假設三元組表A 的空間足夠大，將矩陣B加到矩陣A上，不增加A、B之外 的附加空間，你的算法能否達到O(m+n)的時間復雜度?其 中m和n分別為A、B矩陣中非零元的數目。
上傳時間： 2013-12-13
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復雜網路中的BA無標度網絡的邊抽樣分析 以及編程實現，如何實現算法。
上傳時間： 2016-08-15
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采用K均值聚類算法的原程序，能夠對灰度圖像進行據類方法分割
上傳時間： 2013-12-21
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小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內部調用遺傳算法的,初始化,適應度,解碼函數)-genetic algorithm optimization WNN source : 1. Construction of the nonlinear function : nninit_test.m at 2. WNN directly with nonlinear approximation : Wnn_test.m. (internal called wavelet function) 3. Genetic Algorithm optimization approach : GA_Wnn_test.m (internal called genetic algorithms, initialize, fitness and decoding functions)
標簽： nninit_test GA_Wnn_tes Wnn_test WNN
上傳時間： 2016-09-17
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Visual C++實現的基因遺傳算法庫源代碼以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32, Visual Studio, MFC, STL, Arch, Dev, Design 基因遺傳算法都是針對概率的，所以因為其隨機的本質，導致其結果可能是好的，也可能是壞的，于是我們就需要一個方法確認這個解到底有多大的可用性。這是通過計算相似擬合度進行衡量的。染色體Chromosomes代表了基因遺傳算法的結果。每次迭代，算法生成一個染色體，這些子孫染色體又會產生新的迭代……關鍵內容 這個基因算法庫是用 Visual Studio 2005 編寫的程序，第一個使用 Microsoft C/C++ 編譯器，第二個使用Intel C++ 編譯器。 如果你希望在你的程序你使用它，有兩個辦法，1是直接引用 Genetic Algorithm Library 項目，然后編譯；2是添加GeneticAlgorithm.lib 靜態鏈接庫到項目中
標簽： algorithm Genetic Windows Visual
上傳時間： 2016-09-22
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FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進，普通C均值算法對于數據的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。在介紹FCM具體算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。
上傳時間： 2014-11-28
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：提出針對單極化合成孔徑雷達(SAR)圖像相干斑濾波算法性能的分層檢驗模型和綜合評價 方法。模型分相干斑抑制程度和目標微波后向散射系數保持程度兩個層次，包含的指標有等效視數、信號 雜渡比、回波輻射度損失、均值偏差、空間分辨率損失和峰值旁瓣比偏差六項
上傳時間： 2014-01-19
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貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對于多屬性的數據集，計算 P(X|Ci) 的開銷非常大，為減低計算復雜度，我們做條件獨立的假設，即給定元組的類標號，假定屬性值有條件地相互獨立，即在屬性間不存在依賴關系。此程序僅為算法的一個實現，根據訓練數據訓練分類器
上傳時間： 2016-10-21
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