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任務調(diào)度算法

為遺傳算法提供基類

為遺傳算法提供基類，該基類將評價函數值直接作為適合度，采用新個體直接替換老個體的整體再生法

標簽： 算法

上傳時間： 2015-07-26

上傳用戶：541657925
遺傳算法優化小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :

遺傳算法優化小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內部調用遺傳算法的,初始化,適應度,解碼函數)

標簽： nninit_test Wnn_test WNN 算法優化

上傳時間： 2013-12-23

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二路合并排序算法

二路合并排序算法，使用分治策略,時間復雜度O(nlog2n), 需要和待排記錄等數量的輔助空間，是一種穩定的排序算法

標簽： 合并排序算法

上傳時間： 2015-08-18

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遺傳算法源代碼,實現了選擇操作、交叉操作和變異操作

遺傳算法源代碼,實現了選擇操作、交叉操作和變異操作，通過適應度函數完成種群的選擇及收斂。

標簽： 操作算法源代碼變異

上傳時間： 2015-08-23

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ldpc譯碼算法

ldpc譯碼算法，采用LOG算法，減少計算復雜度

標簽： ldpc 譯碼算法

上傳時間： 2015-08-30

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LDPC譯碼算法

LDPC譯碼算法，采用LOG方法，減少計算復雜度

標簽： LDPC 譯碼算法

上傳時間： 2014-11-24

上傳用戶：kikye
本算法的基本功能是用C＋＋語言實現了APRIORI算法

本算法的基本功能是用C＋＋語言實現了APRIORI算法，用戶可以先選擇要進行的操作。然后再輸入支持度和置信度，就可得到挖掘的結果。輸出的結果主要包括兩個部分。 1．輸出所有的頻繁項集。 2．輸出所有的產生的規則。算法還能夠輸出初始的事務集合，并且可以輸出產生的中間結果。

標簽： APRIORI 算法語言

上傳時間： 2013-12-20

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這是一個MD5Hash算法的改進版本

這是一個MD5Hash算法的改進版本，適當增加了算法的復雜度

標簽： MD5Hash 法的改進版本

上傳時間： 2015-09-13

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相關算法的應用很廣

相關算法的應用很廣，例如噪聲中信號的檢測，一個信號經過一段延遲后自身的相似性，信號中隱含周期性的檢測，信號相關性的檢驗，信號時延長度的測量，濾除確定性信號中的隨機干擾信號等等。相關函數還是描述隨機信號的重要統計量。利用CCS5000的集成開發平臺，通過C語言對一正弦信號和一余弦信號進行了相關算法設計、編程和分析，然后將其置于CCS集成開發環境下,編譯、調試、運行.

標簽： 算法

上傳時間： 2013-12-19

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遺傳算法的程序遺傳算法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規模并行搜索優化算法

遺傳算法的程序遺傳算法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規模并行搜索優化算法，它模擬了達爾文“適者生存”的進化規律和隨機信息交換思想，仿效生物的遺傳方式，從隨機生成的初始解群出發，開始搜索過程。解群中的個體稱為染色體，它是一串符號，可以是一個二進制字符串，也可以是十進制字符串或采用其他編碼方式形成的碼串。對父代(當前代)群體進行交叉、變異等遺傳操作后，根據個體的適應度〔fitness)進行選擇操作，適應度高的個體有較高的概率被選中并復制到下一代，如此產生的子代通常優于父代，這個過程稱為進化。上述過程循環執行直至滿足停機條件，最終使優化過程以大概率趨于全局最優解

標簽： GeneticA lgorithm 算法程序

上傳時間： 2015-09-25

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