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weight

對一個運輸商來說要把貨運到收貨地點選擇最短的路線運輸是其實現最大利潤的要求

對一個運輸商來說要把貨運到收貨地點選擇最短的路線運輸是其實現最大利潤的要求，那么怎樣選擇最短的運輸路線呢？在運輸交通圖中，我們設每一個城市為一個結點（vertextype類型）點并把他們分別用關鍵字代表（關鍵字int key ），也就是說把每個城市給出一個整數編碼；一個城市直接到另一個城市的交通路線為邊且這兩個城市為相鄰結點，不妨設這條路線的距離為邊的權值（權值int weight ），易知距離越短運費就越低。這樣就可以建立一個無向有權圖，那么求最短的運輸路線問題就轉化為求圖中一頂點到其余各個頂點的最短路徑問題了。

標簽： 運輸商利潤

上傳時間： 2015-08-22

上傳用戶：ynsnjs
You will write a program for calculating person s Body Mass Index (BMI). The following formula is us

You will write a program for calculating person s Body Mass Index (BMI). The following formula is used: bmi = weight / length² , where weight is in kilograms and length is in meters.

標簽： calculating following program formula

上傳時間： 2013-12-09

上傳用戶：qq521
* CONSTRAINTS * This module does not handle data which is considered out of range by the * appli

* CONSTRAINTS * This module does not handle data which is considered out of range by the * application(i.e. fixed constants which represent error condition) * * Maximum weight value must be limited to 128 to prevent an overflow * condition during the calculation. * * The internal data type must be large enough to handle the calculations. * The maximum possible internal value * = Max Input Value * (weight - 1) + Max Input Value * If a maximum weight of 128 is used, the internal data type should be 2 * times the size of the input data type.

標簽： CONSTRAINTS considered module handle

上傳時間： 2015-09-07

上傳用戶：qunquan
BP神經網絡分類器程序有兩種運行狀態

BP神經網絡分類器程序有兩種運行狀態，一個是學習，另外一個是分類。在學習狀態下，在Dos命令符下輸入bp learn，便開始學習了，學習的結果放在weight.dat中；在工作狀態下，在Dos命令符下輸入bp work，便開始識別classfyme.dat中的數據了，識別完成后，結果放在results.dat中。在bp運行的任何一種狀態下，都不能手工打開weight.dat、Sample.dat、classfyme.dat、results.dat中的任何一種。~..~

標簽： BP神經網絡分類器程序狀態

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：skfreeman
設有一個SPJ數據庫

設有一個SPJ數據庫，包括S、P、J、SPJ四個關系模式： S(SNO,SNAME,STATUS,CITY) P(PNO,PNAME,COLOR,weight) J(JNO,JNAME,CITY) SPJ(SNO,PNO,JNO,QTY) 供應商表S由供應商代碼SNO、供應商姓名SNAME、供應商狀態STATUS、供應商所在城市名CITY組成。零件表P由零件代碼PNO、零件名PNAME、顏色COLOR、重量WETGHT組成。工程項目表J由工程項目代碼JNO、工程項目名JNAME、工程項目所在城市名CITY組成。供應情況表SPJ由供應商代碼SNO、零件代碼PNO、工程項目代碼JNO、供應數據QTY組成，表示某供應商供應某種零件給某工程項目的數量為QTY。上述四表中的具體數據可以參考教材30、31頁。

標簽： SPJ 數據庫

上傳時間： 2015-12-23

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％ because we do not truncate and shift the convolved input ％ sequence, the delay of the desired out

％ because we do not truncate and shift the convolved input ％ sequence, the delay of the desired output sequence wrt ％ the convolved input sequence need only be the delay ％ introduced by the ideal weight vector centred at n=5

標簽： the convolved truncate sequence

上傳時間： 2015-12-27

上傳用戶：www240697738
用分支限界法求解背包問題（0/1背包） 1.問題描述：已知有N個物品和一個可以容納TOT重量的背包

用分支限界法求解背包問題（0/1背包） 1.問題描述：已知有N個物品和一個可以容納TOT重量的背包，每種物品I的重量為weight，價值為Value。一個只能全放入或者不放入，求解如何放入物品，可以使背包里的物品的總價值最大。 2.設計思想與分析：對物品的選取與否構成一棵解樹，左子樹表示裝入，右表示不裝入，通過檢索問題的解樹得出最優解，并用結點上界殺死不符合要求的結點。

標簽： TOT 分支背包問題納

上傳時間： 2016-02-09

上傳用戶：我們的船長
Computes BER v EbNo curve for convolutional encoding / soft decision Viterbi decoding scheme assum

Computes BER v EbNo curve for convolutional encoding / soft decision Viterbi decoding scheme assuming BPSK. Brute force Monte Carlo approach is unsatisfactory (takes too long) to find the BER curve. The computation uses a quasi-analytic (QA) technique that relies on the estimation (approximate one) of the information-bits weight Enumerating Function (WEF) using A simulation of the convolutional encoder. Once the WEF is estimated, the analytic formula for the BER is used.

標簽： convolutional Computes encoding decision

上傳時間： 2013-12-24

上傳用戶：咔樂塢
Swarm intelligence algorithms are based on natural behaviors. Particle swarm optimization (PSO) is

Swarm intelligence algorithms are based on natural behaviors. Particle swarm optimization (PSO) is a stochastic search and optimization tool. Changes in the PSO parameters, namely the inertia weight and the cognitive and social acceleration constants, affect the performance of the search process. This paper presents a novel method to dynamically change the values of these parameters during the search. Adaptive critic design (ACD) has been applied for dynamically changing the values of the PSO parameters.

標簽： intelligence optimization algorithms behaviors

上傳時間： 2014-01-08

上傳用戶：lgnf
構造哈夫曼樹哈弗曼樹中沒有度為一的節點

構造哈夫曼樹哈弗曼樹中沒有度為一的節點，是標準的二叉樹，所以有n個葉子結點時，需要一個長度為2n-1的一維數組存儲哈弗曼樹的結點。 (1)、n個葉子節點只有weight權值，處理非葉子節點，從ht[i]（ht[1]~ht[n-1]）中找到ht[i].weight最小的兩個節點ht[s1]和ht[s2]，這就是Select(int n,int &s1,int & s2,HTNode *ht)函數完成的功能。 (2)、調用select函數，并將ht[s1]和ht[s2]作為ht[l]的左右子樹，即ht[s1]和ht[s2]雙親節點為ht[l]，新的根節點的權值為其左右子樹權值之和， ht[l].weight=ht[s1].weight+ht[s2].weight

標簽： 樹節點

上傳時間： 2016-06-13

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