AC算法的实现，可以处理英文与中文。给定最多64个关键字可以快速查找文件中出现的次数
标签： 算法
上传时间： 2013-12-02
上传用户：zhuimenghuadie
SOM的学习规则有三个主要阶段： 1）寻找与输入模式xk最接近的连接权向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）将该连接权向量Wj*进一步朝向与输入模式xk接近的方向调整 3）除调整连接权向量Wj*外，还调整邻域内的各个连接权向量，并随着学习次数的增加，逐渐缩小邻域范围
上传时间： 2014-01-16
上传用户：lili123
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：R50974
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-12-19
上传用户：TRIFCT
程序采用可视化界面，对概率统计中的逐步回顾算法，用户可以在界面上输入变量个数，试验次数，对各种情况均可计算，最后输出回归方程。还可以从文件中载入数据，保存数据。
上传时间： 2014-01-19
上传用户：wl9454
【功能】 1：多用户统计系统，防止刷新,速度快,适用广泛 2：综合统计,最近访问,地区分析,地址分析,屏幕大小,来访页面,访问次数,操作系统,当前在线,IP地址,浏览器,年报表,月报表,周报表,历史报表,日报表等 3:可以精确的跟踪统计每一位来访者的IP与在线时间-同一IP在线每隔5分钟才能增加一个计数(你也可以修改时间，在stat.jsp页你把ExTime改为你想要的时间，即 int ExTime=5 )。 4：提供详细IP数据包，让你清楚的知道来访者是来是何方。 最好的是它时时性，你可以监控道现在有谁在浏览你的网站，浏览你的那个栏目 【系统配置】 先将此目录下的“feng”目录拷贝到你的虚拟目录下的：\\WEB-INF\classes\下。 本系统这里使用的ACCESS数据数据库。 数据源名称：count，用户名：admin,密码：admin (也可以改变jdbc.java 文件的代码，然后编译)。 数据库为： count.mdb 编写环境： win2000+j2sdk1.4.0_02+tomcat4.0 测试页面: test.jsp(你可以看看统计的效果)
上传时间： 2014-01-27
上传用户：star_in_rain
DSP编程代码,FFT算法,经典!! FFT实验 一、 理论： 公式（1）FFT运算公式 FFT并不是一种新的变换，它是离散傅立叶变换（DFT）的一种快速算法。由于我们在计算DFT时一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法；一次复数加法则需二次实数加法。每运算一个X（k）需要4N次复数乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次实数加法。所以整个DFT运算总共需要4N^2次实数乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次实数加法。如此一来，计算时乘法次数和加法次数都是和N^2成正比的，当N很大时，运算量是可观的，因而需要改进对DFT的算法减少运算速度。 根据傅立叶变换的对称性和周期性，我们可以将DFT运算中有些项合并。 我们先设序列长度为N=2^L，L为整数。将N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成两组，也就是说我们将一个N点的DFT分解成两个N/2点的DFT，他们又从新组合成一个如下式所表达的N点DFT： 一般来说，输入被假定为连续、合成的。当输入为纯粹的实数的时候，我们就可以利用左右对称的特性更好的计算DFT。 我们称这样的RFFT优化算法是包装算法：首先2N点实数的连续输入称为“进包”。其次N点的FFT被连续被运行。最后作为结果产生的N点的合成输出是
上传时间： 2015-04-29
上传用户：牛布牛
本公交查询系统基于asp+xml设计，查询次数越多速度越快！
上传时间： 2013-12-25
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
模拟页式虚拟存储管理中缺页中断理想型淘汰算法1． 随机确定内存大小，页面数，进程的个数，每个进程的页数，给进程分配的页面数。要求计算缺页次数，缺页率，被淘汰的序列。
上传时间： 2015-05-02
上传用户：秦莞尔w
