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k<b>均值算法</b>

  • 股票K線指標算法整理(Java封裝工具類)

    支持:EMA,BOLL,CCI,DMI,KDJ,MACD,OBV,RSI,SAR,VOL,WR K線指標算法工具類 

    標簽: Java 股票 指標 封裝 算法

    上傳時間: 2020-02-09

    上傳用戶:wmdcs

  • 文中設計了一個3層徑向基神經網絡(RBFN)用于對企業的5項評價指標進行聚類分析

    文中設計了一個3層徑向基神經網絡(RBFN)用于對企業的5項評價指標進行聚類分析,并與蟻群算法做了比較分析。RBFN由輸入層 到隱含層采用傳統的K一均值算法,隱含層到輸出層通過“模2遞減”學習速率的BP學習;蟻群算法根據信息素的分配能夠自動調整收索 路徑,從而達到數據自動聚類的目的。結果表明,與蟻群算法相比,改進RBFN具有快速收斂、自動識別奇異樣本的優點,而蟻群算法 無須教師學習,并能夠達到全局最優。

    標簽: RBFN 徑向 神經網絡 評價指標

    上傳時間: 2013-12-15

    上傳用戶:txfyddz

  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結:此算法簡單有效,由于三重循環結構緊湊,對于稠密圖,效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • TKStudio IDE集成開發環境升級記錄

    1. 文件比較器TKSDiff :a) 二進制比較:支持字體設置和文件改動監測,微調智能比較算法b) 支持文件拖拽,內容替換和插入c) 支持復制選中文本和比較文件的文件名d) 支持選中內容的導出e) 顯示智能比較完成度f) 處理k-flash命令行g) 禁止大文件間的比較h) 修正部分內存越界問題i) 修正消除二進制標題時有時無問題j) 修正目錄比較界面模塊資源泄漏問題k) 修正快速比較設置起始地址 bug

    標簽: TKStudio IDE 集成開發環境 記錄

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:CSUSheep

  • C++完美演繹 經典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.141

    C++完美演繹 經典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量,在稍后章節再詳解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函數,圓的面積 */ /* 將比較數值大小的函數寫在自編include文件內 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的結果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序執行結果: 由小至大排序之后的結果:1 2 3 可將內建函數的include文件展開在自編的include文件中 圓圈的面積是=201.0619264

    標簽: my_Include include define 3.141

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:epson850

  • 源代碼用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a

    源代碼\用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a,b,c依次序排列時,有13種不同的序列關系: a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個數依序列,設計一個動態規劃算法,計算出有多少種不同的序列關系, 要求算法只占用O(n),只耗時O(n*n).

    標簽: lt 源代碼 動態規劃 序列

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:siguazgb

  • crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC

    crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯。

    標簽: crc CRC 多項式 位運算

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:宋桃子

  • crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC

    crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯

    標簽: crc CRC 多項式 位運算

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:hphh

  • 模式識別的經典算法之一

    模式識別的經典算法之一,動態聚類的k均值算法,采用matlab進行編程

    標簽: 模式識別 算法

    上傳時間: 2016-02-07

    上傳用戶:nanshan

  • 數據挖掘算法很多

    數據挖掘算法很多,其中模糊k均值算法是目前使用比較多的分類方法

    標簽: 數據挖掘算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:xuanchangri

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