通过MATLAB平台建立一个GUI界面，接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测，提取特征参数（MFCC），形成参考模块。然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块，与参考模块进行DTW算法进行匹配，输出匹配后的识别结果。
上传时间： 2016-06-15
上传用户：sjr88
最小生成树之kruskal算法。针对给定的无向带权图，kruskal算法构造最小生成树的思想：kruskal算法总共选择n- 1条边，（共n个点）所使用的贪心准则是：从剩下的边中选择一条不会产生的环路具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。kruskal算法分e 步，其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。
上传时间： 2016-10-23
上传用户：jsw1010
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
上传用户：1159474180
蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：
随着 Internet日益广泛的应用，其规模也越来越大，通信流量也迅速增长，这就迫使其传输平台向更高的通信带宽方向发展，因此，建设高速度，高宽带的骨干网就显得十分必要合理高效的路由选择方式不仅可以保障全网的正常运行，还能够提高网络的接通率，而将 Internet网的接通率提高，既可以尽量避免交换机不堪重负甚至崩溃的情况，又能降低网络的运营成本。提高网络的接通率相当大的程度上依赖于路由选择策略的改变，因此，TCP/IP网的动态路由选择问题变得越来越重要。蚂蚁算法能够有效地选择一条最优路径，但忽视了实际网络中的另外一个问题：最优路径一旦形成，所有的数据都从最优路径传输，这样一来，处于该路径上的路由器，尤其是在骨干网络中心节点（即多条路径交汇处）的路由器将承受巨大的数据传输量，因而很容易造成“瓶颈”现象目前采用的一个办法是在骨干网络中心节点处设置交换容量达到或超过千兆比特级的，具有高密度高速端口的核心路由器来扩展带宽和提高数据传送速度以达到解决骨干网络中心节点处的数据拥塞的目的，但这样大大提高了网络成本，并且无法解决最优路径上非核心路由器（又名接入路由器）上的数据拥塞问题。根据上述问题，本文提出一种对蚂蚁算法的改进方法一基于核心路由器的蚂蚁算法：在骨干网络的各核心路由器上相互发送蚂蚁寻找各核心路由器之间的最优路径，这样可比传统蚂蚁算法通过让“蚂蚁”周游整个网络后来寻找最优路径要快很多方面，该算法通过对最优路径上，在各个核心路由器之间的非核心路由器设置上下限两个阔值。当某个非核心路由器A上的数据流量达到上限阙值时表明该路由器即将处于拥塞，这时，它邻近的核心路由器将A看成是一个“障碍物”，利用蚂蚁算法能够绕过障研物寻找最优路径的特点，可以在这两个核心路由器之间重新寻找一条不包括路由器A在内的“次优”路径，这样后续的数据将从“次优”路径传输以达到对A路由器进行分流，经过一段时间分流后，当数据流量下降到下限绸值时，就可以重新启动原最优路径，从而达到了既分流又采用最优路径传输的目的
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：
matlab数学建模算法全收录 超清书签版
上传时间： 2013-05-15
上传用户：eeworm
视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
上传用户：eeworm
精通：VISUAL C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-06-01
上传用户：eeworm
VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-05-29
上传用户：eeworm
