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雙網(wǎng)(wǎng)

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,用于單因素時(shí)間 序列的預(yù)測(cè),采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測(cè) 說(shuō)明: 采用GA(浮點(diǎn)編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值

    標(biāo)簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-02-18

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度

    若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度,那么可用變步長(zhǎng)方法來(lái)縮短其自適應(yīng)收斂過(guò)程,其中一個(gè)主要的方法是歸一化LMS算法(NLMS算法),變步長(zhǎng) 的更新公式可寫(xiě)成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示濾波權(quán)矢量迭代更新的調(diào)整量。為了達(dá)到快速收斂的目的,必須合適的選擇變步長(zhǎng) 的值,一個(gè)可能策略是盡可能多地減少瞬時(shí)平方誤差,即用瞬時(shí)平方誤差作為均方誤差的MSE簡(jiǎn)單估計(jì),這也是LMS算法的基本思想。

    標(biāo)簽: LMS 輸入信號(hào) 矢量 矩陣

    上傳時(shí)間: 2016-07-07

    上傳用戶:changeboy

  • Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種

    Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種,被美國(guó)NIST作為DSS(DigitalSignature Standard)。算法中應(yīng)用了下述參數(shù): p:L bits長(zhǎng)的素?cái)?shù)。L是64的倍數(shù),范圍是512到1024; q:p - 1的160bits的素因子; g:g = h^((p-1)/q) mod p,h滿足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1; x:x < q,x為私鑰 ; y:y = g^x mod p ,( p, q, g, y )為公鑰; H( x ):One-Way Hash函數(shù)。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶共享,但在實(shí)際應(yīng)用中,使用公共模數(shù)可能會(huì)帶來(lái)一定的威脅。簽名及驗(yàn)證協(xié)議如下: 1. P產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)k,k < q; 2. P計(jì)算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 簽名結(jié)果是( m, r, s )。 3. 驗(yàn)證時(shí)計(jì)算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r,則認(rèn)為簽名有效。   DSA是基于整數(shù)有限域離散對(duì)數(shù)難題的,其安全性與RSA相比差不多。DSA的一個(gè)重要特點(diǎn)是兩個(gè)素?cái)?shù)公開(kāi),這樣,當(dāng)使用別人的p和q時(shí),即使不知道私鑰,你也能確認(rèn)它們是否是隨機(jī)產(chǎn)生的,還是作了手腳。RSA算法卻作不到。

    標(biāo)簽: Algorithm Signature Digital Schnorr

    上傳時(shí)間: 2014-01-01

    上傳用戶:qq521

  • 計(jì)算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi w

    計(jì)算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi with many digits. ** No optimisations, no tricks, just a basic program to learn how ** to compute in multiprecision.

    標(biāo)簽: September Subject compute program

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:jennyzai

  • 設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)

    設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)用一對(duì)坐標(biāo)(x, y)表示。一個(gè)黑點(diǎn)b=(xb,yb)支配一個(gè)白點(diǎn)w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點(diǎn)b支配白點(diǎn)w,則黑點(diǎn)b和白點(diǎn)w可匹配(可形成一個(gè)匹配對(duì))。在一個(gè)黑點(diǎn)最多只能與一個(gè)白點(diǎn)匹配,一個(gè)白點(diǎn)最多只能與一個(gè)黑點(diǎn)匹配的前提下,求n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)的最大匹配對(duì)數(shù)。

    標(biāo)簽: 分布

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:米卡

  • OpenGL中的各種轉(zhuǎn)換是通過(guò)矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的

    OpenGL中的各種轉(zhuǎn)換是通過(guò)矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的,具體的說(shuō),就是當(dāng)發(fā)出一個(gè)轉(zhuǎn)換命令時(shí),該命令會(huì)生成一個(gè)4X4階的轉(zhuǎn)換矩陣(OpenGL中的物體坐標(biāo)一律采用齊次坐標(biāo),即(x, y, z, w),故所有變換矩陣都采用4X4矩陣),當(dāng)前矩陣與這個(gè)轉(zhuǎn)換矩陣相乘,從而生成新的當(dāng)前矩陣。例如,對(duì)于頂點(diǎn)坐標(biāo)v ,轉(zhuǎn)換命令通常在頂點(diǎn)坐標(biāo)命令之前發(fā)出,若當(dāng)前矩陣為C,轉(zhuǎn)換命令構(gòu)成的矩陣為M,則發(fā)出轉(zhuǎn)換命令后,生成的新的當(dāng)前矩陣為CM,這個(gè)矩陣再乘以頂點(diǎn)坐標(biāo)v,從而構(gòu)成新的頂點(diǎn)坐標(biāo)CMv。上述過(guò)程說(shuō)明,程序中繪制頂點(diǎn)前的最后一個(gè)變換命令最先作用于頂點(diǎn)之上。這同時(shí)也說(shuō)明,OpenGL編程中,實(shí)際的變換順序與指定的順序是相反的。文檔對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

    標(biāo)簽: OpenGL 轉(zhuǎn)換 矩陣運(yùn)算

    上傳時(shí)間: 2016-07-21

    上傳用戶:qilin

  • K9F1208U0M 的ALE、CLE分別由DSP 的A1 和A0 控制。DSP的低8位數(shù)據(jù)線直接與閃存的I/O0-I/O7 相連

    K9F1208U0M 的ALE、CLE分別由DSP 的A1 和A0 控制。DSP的低8位數(shù)據(jù)線直接與閃存的I/O0-I/O7 相連,實(shí)現(xiàn)命令、地址和數(shù)據(jù)的傳輸; DSP的通用I/O口IOA2 接R/B,監(jiān)測(cè)存儲(chǔ)器的工作狀態(tài),當(dāng)R/ B 處于低電平時(shí),表示有編程、擦除或隨機(jī)讀操作正在進(jìn)行;操作完成后, R/ B 會(huì)自動(dòng)返回高電平。DSP的W E 、R D 分別接FLASH的W E 、R E , 控制讀、寫(xiě)操作。CS2接閃存的片選線CE。

    標(biāo)簽: K9F1208U0M DSP ALE CLE

    上傳時(shí)間: 2016-08-03

    上傳用戶:agent

  • The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of max

    The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of maximizing the intra- group similarity while minimizing the inter-group similarity. The first and foremost question needed to be considered in clustering W b sessions is how to measure the similarity between Web sessions.However.there are many shortcomings in traditiona1 measurements.This paper introduces a new method for measuring similarities between Web pages that takes into account not only the URL but also the viewing time of the visited web page.Yhen we give a new method to measure the similarity of Web sessions using sequence alignment and the similarity of W eb page access in detail Experiments have proved that our method is valid and e幣cient.

    標(biāo)簽: sessions clustering similarity Web

    上傳時(shí)間: 2014-01-11

    上傳用戶:songrui

  • 問(wèn)題描述: 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù)

    問(wèn)題描述: 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù),M-男子競(jìng)賽項(xiàng)目數(shù),W-女子競(jìng)賽項(xiàng)目數(shù); 各項(xiàng)目名次取法有如下幾種: 取前5名:第1名得分 7,第2名得分 5,第3名得分3,第4名得分2,第5名得分 1; 取前3名:第1名得分 5,第2名得分 3,第3名得分2; 用戶自定義:各名次權(quán)值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫(xiě)比賽結(jié)果,輸入各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)運(yùn)動(dòng)員的信息。 3.所有信息記錄完畢后,用戶可以查詢各個(gè)學(xué)校的比賽成績(jī),生成團(tuán)體總分報(bào)表,查看參賽學(xué)校信息和比賽項(xiàng)目信息等。

    標(biāo)簽: 初始化 輸入

    上傳時(shí)間: 2014-02-08

    上傳用戶:redmoons

  • 醫(yī)院管理信息系統(tǒng) 資源類別: VC源碼¦數(shù)據(jù)庫(kù) 文件大小: 2419KB 原創(chuàng)作者: 佚名 發(fā)布時(shí)間: 2008-6-12 13:57:54 運(yùn)行平臺(tái): W

    醫(yī)院管理信息系統(tǒng) 資源類別: VC源碼¦數(shù)據(jù)庫(kù) 文件大小: 2419KB 原創(chuàng)作者: 佚名 發(fā)布時(shí)間: 2008-6-12 13:57:54 運(yùn)行平臺(tái): Windows 醫(yī)院管理信息系統(tǒng) 在運(yùn)行系統(tǒng)前,首先要安裝SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù),注意要設(shè)定用戶名為“sa”,密碼為空。 可以有兩種方法創(chuàng)建該數(shù)據(jù)庫(kù): 1.使用SQL server查詢分析器運(yùn)行Database目錄下的sql.txt中的sql語(yǔ)句,這樣會(huì)創(chuàng)建Hospital數(shù)據(jù)庫(kù)。 2.使用sql server的企業(yè)管理器直接附加“附加數(shù)據(jù)庫(kù)文件”目錄下的Hospital.mdf文件。

    標(biāo)簽: 2419 2008 12 13

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

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