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n-k

  • #include<stdio.h> void main(void) {int n,k,derivata,a[10],i printf("n=") scanf(" d",&n)

    #include<stdio.h> void main(void) {int n,k,derivata,a[10],i printf("n=") scanf(" d",&n) for(i=0 i<=n i++) { printf("a[ d]=",i) scanf(" d",&a[i]) } printf("k=") scanf(" d",&k) for(derivata=1 derivata<=k derivata++) { for(i=0 i<=n i++) a[i]=a[i]*(n-i) n-- for(i=0 i<=n i++) printf(" d ",a[i]) printf("\n") }}

    标签: void derivata include printf

    上传时间: 2017-09-17

    上传用户:duoshen1989

  • 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

    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。

    标签: 神经网络 子网 程序 C语言

    上传时间: 2015-05-03

    上传用户:kiklkook

  • 给定n个整数a , a , ,an 1 2  组成的序列。序列中元素i a 的符号定义为: ï î ï í ì - < = > =

    给定n个整数a , a , ,an 1 2  组成的序列。序列中元素i a 的符号定义为: ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符号平衡问题要求给定序列的最长符号平衡段的长度L,即: þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如,当n=10,相应序列为:1,1,-1,-2,0,1,3,-1,2,-1 时,L=9。

    标签: iuml 61516 icirc 序列

    上传时间: 2015-10-28

    上传用户:xaijhqx

  • How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters S

    How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters Step 2. Put any initial partition that classifies the data into k clusters. You may assign the training samples randomly, or systematically as the following: Take the first k training sample as single-element clusters Assign each of the remaining (n-k) training sample to the cluster with the nearest centroid. After each assignment, recomputed the centroid of the gaining cluster. Step 3 . Take each sample in sequence and compute its distance from the centroid of each of the clusters. If a sample is not currently in the cluster with the closest centroid, switch this sample to that cluster and update the centroid of the cluster gaining the new sample and the cluster losing the sample. Step 4 . Repeat step 3 until convergence is achieved, that is until a pass through the training sample causes no new assignments.

    标签: the decision clusters Cluster

    上传时间: 2013-12-21

    上传用户:gxmm

  • 采用逆序法生成排列 从n个空位开始

    采用逆序法生成排列 从n个空位开始,从左到右吧这些位置标为1,2,……n。 1:由于在排列中要有 个整数在1的前面,因为必须把1放在位置号为 +1的位置上。 2:由于在排列中要有 个比2大的整数在2的前面,而且这些整数还没有被插进来,因此必须给这些数留出 个空位置,于是,把2放在第 +1的空位置上。 • • • K:(一般的一步)由于在排列中要有 个整数在k的前面,而且这些整数还没有被插进来,因此必须给这些数留出 个空位置。在本步骤开始时空位置的个数是n-(k-1)=n-k+1。我们把k放在从左边数的第( +1)的空位置上。既然 ≤n-k,因此就有 +1≤n-k+1,从而这样一个空位置就被确定下来。 • • • N:把n放在剩下的一个空位置上

    标签:

    上传时间: 2013-12-15

    上传用户:独孤求源

  • N位同学站成一排

    N位同学站成一排,音乐老师要请其中的(n-k)位同学出列,使得剩下的K位同学排成合唱队形。 合唱队形是指这样的一种队形:设K位同学从左到右依次编号为1,2…,K,他们的身高分别为T1,T2,…,TK, 则他们的身高满足T1 < T2 < ...< Ti > Ti+1 > … > TK (1 <= i <= K)。 你的任务是,已知所有N位同学的身高,计算最少需要几位同学出列,可以使得剩下的同学排成合唱队形。 Input 输入包含若干个测试用例。 对于每个测试用例,输入第一行是一个整数N(2<=N<=100),表示同学的总数。第二行有N个整数,用空格分隔,第i个整数Ti(130<=Ti<=230)是第i位同学的身高(厘米)。当输入同学总数N为0时表示输入结束。 Output 对于每个测试案例,输出包括一行,这一行只包含一个整数,就是最少需要几位同学出列。 Sample Input 8 186 186 150 200 160 130 197 220 3 150 130 140 0 Sample Output 4 1

    标签:

    上传时间: 2016-12-06

    上传用户:jackgao

  • 卷积码是一种有记忆的编码

    卷积码是一种有记忆的编码,在任意给定的时间单元处,编码器的n个输出不仅与此时间单元的k个输入有关,而且也与前m个输入有关。卷积码通常表示为:(n,k,m) 本次仿真采用(2,1,3)卷积码。

    标签: 卷积码 编码

    上传时间: 2015-06-11

    上传用户:liglechongchong

  • 离散01串问题

    离散01串问题,(n,k)01 串定义为:长度为n 的01 串,其中不含k 个连续的相同子串。对于给定的正整数n 和k,计算(n,k)01 串的个数。

    标签: 离散

    上传时间: 2015-11-14

    上传用户:sardinescn

  • Author: wei liu Summary: simulation of binary and non-binary bch decoder MATLAB Release: R1

    Author: wei liu Summary: simulation of binary and non-binary bch decoder MATLAB Release: R14SP1 Required Products: Communications Toolbox Description: simulation of binary bch decoding algorithm for bch(n, k) with t bits error correction capability.

    标签: simulation non-binary Summary Release

    上传时间: 2014-01-10

    上传用户:frank1234

  • stats 用于检验回归模型的统计量

    stats 用于检验回归模型的统计量,有三个数值:相关系数r2、F值、与F对应的概率p.相关系数r2越接近1,说明回归方程越显著;F > F1-α(k,n-k-1)时拒绝H0,F越大,说明回归方程越显著;与F对应的概率p 时拒绝H0,回归模型成立.

    标签: stats 回归 模型 计量

    上传时间: 2014-01-18

    上传用户:佳期如梦