DFA狀態(tài)最少化的算法，即DFA的最小化
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：維子哥哥
主要是利用java語言實(shí)現(xiàn)可視化的最小路徑算法。
上傳時間： 2016-05-29
上傳用戶：fredguo
基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運(yùn)用十分廣泛,但缺點(diǎn)是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進(jìn)行互相關(guān)計算,以降低圖像精度來縮減計算復(fù)雜度. 實(shí)驗說明,當(dāng)搜索窗口大小較小時,此 快速算法計算量明顯小于傳統(tǒng)的頻域快速歸一化互相關(guān)算法. 關(guān)鍵詞:模板匹配歸一化互相關(guān)系數(shù)子空間分解盒形基
上傳時間： 2016-06-02
上傳用戶：gxrui1991
此文檔是K類均值聚類和模擬退火結(jié)合的軟硬件化分算法。眾所周知，模擬退火算法的通用性，此算法是模擬退火的改進(jìn)，較單純的SA更優(yōu)秀。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：h886166
* 這里是遺傳算法的核心框架遺傳算法的步驟： * 遺傳算法核心部分的算法描述 * 算法步驟： * 1、初始化 * 1.1、生成初始種群編碼 * 1.2、計算每個個體的適配值。 * 1.3、記錄當(dāng)前最優(yōu)適配值和最優(yōu)個體 * 2、選擇和遺傳， * 2.0、若當(dāng)前最優(yōu)適配值多次小于已有的最優(yōu)適配值（或相差不大）很多次，或者進(jìn)化的次數(shù)超過設(shè)定的限制，轉(zhuǎn)4。 * 2.1、按照與每個個體的適配值成正比的概率選擇個體并復(fù)制，復(fù)制之后個體的數(shù)目和原始種群數(shù)目一樣。 * 2.2、（最好先打亂復(fù)制后種群的個體次序）對復(fù)制后個體進(jìn)行兩兩配對交叉，生成相同數(shù)目的的下一代種群。 * 2.3、對下一代種群按照一定的概率進(jìn)行變異 * 2.4、計算每個個體的適配值。 * 2.5、記錄當(dāng)前最優(yōu)適配值和最優(yōu)個體 * 2.6、轉(zhuǎn)2 * 3、返回當(dāng)前最優(yōu)適配值以及其對應(yīng)的編碼，結(jié)束。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：plsee
該算法是bimoment非線性歸一化的改進(jìn)，可以對最終的識別率有所提高，而且該算法能夠自動的調(diào)整漢字的中心，并有很強(qiáng)的抗干擾能力
上傳時間： 2014-11-03
上傳用戶：515414293
利用MPI實(shí)現(xiàn)并行化的jacobi算法，同時加入串行實(shí)現(xiàn)的算法用于對比 編譯：mpicc jacobi.c -o jacobi 運(yùn)行：mpirun -n nodenum jacobi
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：s363994250
表示線段并進(jìn)行計算,進(jìn)行初始化生成的算法,直接可用的
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：yoleeson
subclutering initializing fcm: 開發(fā)語言：matlab 功能：使用減法聚類初始化fcm算法的聚類中心，可以快速找到合適的初始聚類中心
標(biāo)簽： subclutering initializing fcm matlab
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：lingzhichao
計算方法程序,包括高斯列主元法,復(fù)化simpson,標(biāo)準(zhǔn)四階龍格庫塔,Seidel迭代,Romberg算法
標(biāo)簽： simpson Romberg Seidel 計算方法
上傳時間： 2013-12-26
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