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给定限制期条件下最小风险路径的选取算法.rar
- 给定限制期条件下最小风险路径的选取算法
MyKmeans
- 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）
tanxin
- 这是一个贪心算法的c程序。贪心算法（也叫贪婪算法）不是某种特定的算法，而是一类抽象的算法，或者说只是一种思想，它的具体表现在，对解空间进行搜索时，不是机械地搜索，而是对局部进行择优选取，贪心算法的目的不是为了找到全部解，也当然找不出最优解，而只是找出一种可行解，这样就会得到惊人的高效性。因此，贪心算法也叫启发式搜索，这种启发就是所谓的“贪心策略”。-This is a greedy algorithm c procedures. Greedy algorithm (also known as t
广义异或集成神经网络算法
- 本程序用C语言实现了集成神经网络解决广义异或问题。用神经网络集成方法做成表决网,可克服初始权值的影响,对神经网络分类器来说:假设有N个独立的子网,采用绝对多数投票法,再假设每个子网以1-p的概率给出正确结果,且网络之间的错误不相关,则表决系统发生错误的概率为 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 当p<1/2时 Perr 随N增大而单调递减. 在工程化设计中,先设计并训练数目较多的子网,然后从中选取少量最佳子网形成表决系统,可以达到任意高的泛化能力。 -this pro
背包问题程序
- 在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高，即Σpi*xi 取得最大值。-0 / 1 knapsack problem, the need for the capacity of the c loaded backpack. N items from the selected load backpack items, e
nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们分别得到S1和S2中的最小距离δ1和δ2。现设δ=min(δ
pso_pid
- 这是个利用粒子群算法(PSO)优化PID控制器参数的matlab程序，其中选取的性能指标为ITAE。-this is the use of particle swarm algorithm (PSO) PID controller optimized parameters of Matlab procedures, these performance indicators selected for ITAE.
huffmancode111
- huffman完整源代码C语言实现，有本人超级详细解释（看不懂你去跳楼吧） 算法设计: 1、对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F={T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点，它的左右子树均为空。（为方便在计算机上实现算法，一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。） 2、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之
Poincare
- 绘制庞加莱截面图,在相空间中适当（要有利于观察系统的运动特征和变化，如截面不能与轨线相切，更不能包含轨线）选取一截面，在此截面上某一对共轭变量如x1和x.1取固定值，称此截面为Poincare截面，相空间的连续轨迹与Poincare截面的交点成为截点。-mapping Poincare section, in phase space appropriate (observation system should be beneficial to the movement and change, i
c45Algorithm
- C4.5是决策树的经典算法 C4.5 归纳学习是完全自动的学 习算法，所需要做的是选取有用的特征，构建实例数据库供它学习-C4.5 decision tree is the classic C4.5 inductive learning algorithm is completely automatic learning algorithm, what needs to be done is to select useful features, build databases for i
PackageProblem
- 实现背包问题 package problem 1． 问题描述 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有满足上述条件的解。例如：当T=10，各件物品的体积{1，8，4，3，5，2}时，可找到下列4组解： （1，4，3，2）、（1，4，5）、（8，2）、（3，5，2）。 2． 基本要求 读入T、n、w1 , w2 , … , wn
updatesimplexmethod
- 单纯形法是一种不错的随机搜索算法，但是其受初始值的选取，步长大小的影响较大，容易陷入局部收敛。程序中列出了基本单纯形法，和几种改进的单纯形法，包括变步长的单纯形法，单纯形加遗传算法等。-simplex method is a good random search algorithm, but its initial value by the selection, step in a larger size, easy to be trapped into local convergence. P
POSTagger
- （1）从已经标注好词性的语料中统计得到词性标记的二元转移矩阵，以及每个词以确定的词性标记出现的次数等数据（训练阶段） （2）利用动态规划算法快速选取词性标记路径，得到词性标记结果 （3）可以选择不同的词性标记集 -(1) from the good part-of-speech tagging has been the Corpus statistics to be part of speech marking the transfer of binary matrix, a
qiyuzengzhangdiguishixian
- 本函数的处理结果是将生长后的区域表示为黑色像素，未生长区域表示为白色像素。 区域生长一般包含三个比较重要的问题： 1. 种子点的选取 2. 生长准则 3. 终止条件 可以认为，这三个问题需要具体分析，而且每个问题解决的好坏直接关系到 区域生长的结果。-this function is the outcome of the Regional Growth said black pixels, not growth for the region said
GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
实现有限元软件ansys输出单元编号的按高程随机选取
- 实现有限元软件ａｎｓｙｓ输出单元编号的按高程随机选取,Ansys finite element software to achieve the output unit numbers randomly selected by the elevation
给定限制期条件下最小风险路径的选取算法
- 给定限制期条件下最小风险路径的选取算法- Assigns under the limit time condition the smallest risk way selection algorithm
Matlab
- 用于一维信号的小波包去噪，选取特定的阈值，采用最优小波基-For one-dimensional signal denoising using wavelet packet , select a specific threshold, the optimal wavelet
随机选取lsb
- 实现在LSB上的随机信息隐秘以及信息提取(Implementation of random information hiding and information extraction on LSB)
基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法研究
- 该文献主要介绍了基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法，详细的对比了各种方法的优缺点(This paper mainly introduces the SVM color image segmentation method based on the training sample automatically, and compares the advantages and disadvantages of various methods in detail)