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  • java中大部分對圖形、文本、圖像的操作方法都定義在Graphics類中

    java中大部分對圖形、文本、圖像的操作方法都定義在Graphics類中,所以此次實驗使用的方法如Color(int r, int g,int b), setColor(Color c),drawline(int x1,int y1,int x2,int y2)等都來自Graphics類中,此外對文本和字體的處理還用到了Font類中的 new Font(“字體名”,字體風格,字體大小),setFont(Font f)等方法;

    標簽: Graphics java 圖形

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:yimoney

  • 一個很好的學習粒子群算法的例子。(劉康C++版本) 程序介紹: 模擬一群鳥捕食的情景

    一個很好的學習粒子群算法的例子。(劉康C++版本) 程序介紹: 模擬一群鳥捕食的情景,從而達到優化目標函數的目的,這就是粒子群算法!起初在可行的空間中隨機的產生一群粒子,然后讓每個粒子開始在虛擬的空間中向四面八方飛翔,并且每個粒子都記下他們飛過的適應值(也就是目標優化函數)最高的點,而且整個粒子群有一個最高適應值個體,這樣,粒子在飛翔的時候盡量朝向自己曾飛過的最好的點和集體的最好的點。最后達到收斂到近似最優點的目的。 備注:目標優化函數程序中已經內定了,f6 ={0.5-[sin(sqrt(x2+y2)2-0.5]}/(1+0.001*(x2+y2))2 用戶可以通過編輯pso.cpp文件自定義優化函數。另外屏幕輸出的是最后所求得的最優值和相應的最優點。

    標簽: 粒子群算法 版本 模擬 程序

    上傳時間: 2014-11-21

    上傳用戶:天涯

  • 實驗一:三次樣條插值(P56

    實驗一:三次樣條插值(P56,例6) 一、實驗目的: 1) 掌握三次樣條插值的運用 2) 了解拉格朗日插值在高次上的誤差 二、實驗環境:Matlab6.5 三、實驗內容: 1) 給定函數f(x)=1/(1+x2),-5<=x<=5,節點xk=-5+k,(k=0,1,2…10),用三次樣條插值求S10(x),S10’(-5)=f’(-5),S10’(5)=f’(5)。 2)作原函數f(x),拉格朗日插值函數Ln(x),三次樣條差值函數Sn(x)。畫出三個函數的圖像,比較它們的區別。

    標簽: P56 實驗 三次樣條 插值

    上傳時間: 2017-02-18

    上傳用戶:天誠24

  • 先用C-均值聚類算法程序

    先用C-均值聚類算法程序,并用下列數據進行聚類分析。在確認編程正確后,采用蔡云龍書的附錄B中表1的Iris數據進行聚類。然后使用近鄰法的快速算法找出待分樣本X(設X樣本的4個分量x1=x2=x3=x4=6;子集數l=3)的最近鄰節點和3-近鄰節點及X與它們之間的距離。

    標簽: 均值聚類 算法 程序

    上傳時間: 2014-01-23

    上傳用戶:frank1234

  • 注意:只有C代碼。串行驅動led顯示

    注意:只有C代碼。串行驅動led顯示,一個74hc595位移寄存器驅動三極管驅動led位,兩個74hc595驅動led段,方式位5位x8段x2=10個數碼管5分頻,每次掃描時間位1.25ms

    標簽: led C代碼 串行驅動

    上傳時間: 2017-04-19

    上傳用戶:yulg

  • 多種基于內容的視頻檢索鏡頭分割算法matlab程序

    多種基于內容的視頻檢索鏡頭分割算法matlab程序,主要是檢測突變,有基于直方圖的方法,基于x2直方圖的方法,基于像素的方法以及基于邊緣輪廓法對比!對于這一領域的研究具有很好的入門作用!也是本人畢業論文所寫的!視頻文件建議先分離掉聲音,僅保留圖像系列,文件須為mpg!

    標簽: matlab 視頻 檢索 算法

    上傳時間: 2017-05-03

    上傳用戶:hgy9473

  • Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/

    Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/e)x] step3:Slove x=1/F(u) step4:Repeat Step1~Step3 by using different u,you can get x1,x2,x3,...,xn step5:If the first packet was generated at time [0], than the second packet will be generated at time [0+x1],The third packet will be generated at time [0+x1+x2], and so on …. Random-number generation 1.static method random from class Math -Returns doubles in the range 0.0 <= x < 1.0 2.class Random from package java.util -Can produce pseudorandom boolean, byte, float, double, int, long and Gaussian values -Is seeded with the current time of day to generate different sequences of numbers each time the program executes

    標簽: Generate Possion between random

    上傳時間: 2017-05-25

    上傳用戶:bibirnovis

  • 最小二乘法一般是用來擬合直線和一些線性數據的

    最小二乘法一般是用來擬合直線和一些線性數據的,就是用一條直線來盡可能的表達若干的點的趨勢,當然直線穿過所有的點是最好的,但往往有誤差存在,所以擬合出的直線要求誤差最小.設這些點為(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn).擬合直線為y=kx+b.

    標簽: 最小二乘法 數據 直線 線性

    上傳時間: 2014-08-13

    上傳用戶:xuanjie

  • These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomia

    These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomial Interpolation Points (Small) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... Nth Sample (xN,yN) N1: Number of Error Evaluation Points (Large) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... N1th Sample (xN1,yN1)

    標簽: Polynomia following require Number

    上傳時間: 2017-09-21

    上傳用戶:許小華

  • 共軛梯度法--MATLAB程序

    共軛梯度法為求解線性方程組而提出。后來,人們把這種方法用于求解無約束最優化問題, 使之成為一種重要的最優化方法。   共軛梯度法的基本思想是把共軛性與最速下降方法相結合, 利用已知點處的梯度構造一組共 軛方向, 并沿這組方向進行搜索, 求出目標函數的極小點。 根據共軛方向的基本性質, 這種 方法具有二次終止性。 在各種優化算法中, 共軛梯度法是非常重要的一種。 其優點是所需存 儲量小,具有步收斂性,穩定性高,而且不需要任何外來參數。   共軛方向   無約束最優化方法的核心問題是選擇搜索方向 . 在本次實驗中 , 我們運用基于共軛方向的一種 算法 — 共軛梯度法   三.算法流程圖:     四.實驗結果:   (1). 實驗函數   f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2;   給定初始點 (0,0,0) , k=1 ,最 大迭代次數 n     ? ? d   確定搜索方向   進 退 法 確 定 搜 索 區 間   分割法確定最 優步長  

    標簽: MATLAB 梯度 程序

    上傳時間: 2016-05-08

    上傳用戶:saren11

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