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過(guò)孔開(kāi)窗

  • 本程序通過k均值算法對兩類進行分類。通過任意選擇初始點

    本程序通過k均值算法對兩類進行分類。通過任意選擇初始點，由k均值很快找到兩類的中心點

    標簽： 程序 均值算法 分類

    上傳時間： 2014-01-17

    上傳用戶：manlian

  • 用AVRM128單片機讀取汽車通信K總線

    用AVRM128單片機讀取汽車通信K總線，用于查錯，可以由單片機UART串口來完成

    標簽： AVRM 128 單片機 讀取

    上傳時間： 2014-01-07

    上傳用戶：hfmm633

  • 實現K均值算法

    實現K均值算法，讀取文件，實現K均值的分類。

    標簽： K均值算法

    上傳時間： 2015-04-23

    上傳用戶：ghostparker

  • Windowed-Burg method is made in order to improve the Clasical Burg method. Previously, I send the PB

    Windowed-Burg method is made in order to improve the Clasical Burg method. Previously, I send the PBURGW.m file, but now I include also the ARBURGW.m algorithm and some NOTES-EXAMPLES to explain it and compare with the pburg.m algorithm from MATLAB.

    標簽： method Windowed-Burg Previously the

    上傳時間： 2013-12-22

    上傳用戶：familiarsmile

  • 本測試程序是針對TMS320LF2407 EVM的性能測試而設計開發的。程序運行時將按順序對數據RAM空間、程序代碼空間、片上異步串行通訊、ADC-DAC聯合檢測、雙向數字I/O口、通用I/O和評估板

    本測試程序是針對TMS320LF2407 EVM的性能測試而設計開發的。程序運行時將按順序對數據RAM空間、程序代碼空間、片上異步串行通訊、ADC-DAC聯合檢測、雙向數字I/O口、通用I/O和評估板LED、評估板并排手動開關分別進行檢測。測試結果的正確或錯誤均有信息顯示。

    標簽： ADC-DAC 2407 TMS 320

    上傳時間： 2014-02-04

    上傳用戶：klin3139

  • 相信很多人都有對此算法有過詳細的了解,確實這個算法最K乘積問題應用的還是很廣泛的

    相信很多人都有對此算法有過詳細的了解,確實這個算法最K乘積問題應用的還是很廣泛的

    標簽： 算法

    上傳時間： 2015-04-24

    上傳用戶：腳趾頭

  • 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

  • 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： 2014-12-19

    上傳用戶：TRIFCT

  • k-means分群法

    k-means分群法，繁體中文版。以javascript寫成，網頁上即可執行。自動產出結果。

    標簽： k-means 分

    上傳時間： 2015-04-25

    上傳用戶：希醬大魔王

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