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K-shortest

  • 数据挖掘算法

    数据挖掘算法,fuzzy-K-means聚类算法源代码,用于模糊聚类分析

    标签: 数据挖掘算法

    上传时间: 2015-04-11

    上传用户:nanshan

  • 模式识别中的几个常用算法

    模式识别中的几个常用算法,包括ISODATA算法、K-均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。

    标签: 模式识别 算法

    上传时间: 2015-04-14

    上传用户:yzy6007

  • 本程序是用c++实现的多功能文本编辑器

    本程序是用c++实现的多功能文本编辑器,它除了可以实现一般文本的编辑功能,还增加了保存文档a(save), 转为大写m(large),改为小写k(small),复制段j(copy),中英文转换t(language)等功能

    标签: 程序 多功能 文本编辑器

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:wuyuying

  • 数据挖掘常用的算法

    数据挖掘常用的算法,包括id3,k均值,FCM,SVM,CART五个常用的算法,是用matlab编写的。

    标签: 数据挖掘 算法

    上传时间: 2015-04-23

    上传用户:exxxds

  • 盒维数MATLAB计算程序。%根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求输入一维信号的计盒分形维

    盒维数MATLAB计算程序。%根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求输入一维信号的计盒分形维数 %y是一维信号 %cellmax:方格子的最大边长,可以取2的偶数次幂次(1,2,4,8...),取大于数据长度的偶数 %D是y的计盒维数(一般情况下D>=1),D=lim(log(N(e))/log(k/e)),

    标签: FractalDim function cellmax MATLAB

    上传时间: 2015-04-23

    上传用户:liuchee

  • 模拟退火算法来源于固体退火原理

    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

    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

    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

  • CDMA的Matlab例程

    CDMA的Matlab例程,为研究莱斯K因子影响提供一个平台,仅供参考

    标签: Matlab CDMA

    上传时间: 2013-12-26

    上传用户:龙飞艇

  • 数据结构算法:使用循环队列

    数据结构算法:使用循环队列,K阶斐波那契数列的一种算法实现。

    标签: 数据结构 循环 算法 队列

    上传时间: 2014-02-04

    上传用户:Shaikh