/*快速排序采用分治算法，將所需要排序的內(nèi)容從文件讀入放入數(shù)組a[p:r]，按以下三個步驟進(jìn)行排序 以a[p]為基準(zhǔn)元素將數(shù)組分為三段，將大于基準(zhǔn)元素的放到后面的單元，小的放到前面的單元， 再用遞歸對a[p:q-1],a[q+1:r]進(jìn)行排序，最后合并 時間復(fù)雜度:最壞時間復(fù)雜度：O(n2) 平均時間復(fù)雜度：O(nlogn) */
上傳時間： 2016-06-29
上傳用戶：chenbhdt
CURE（Clustering Using Representatives）是一種針對大型數(shù)據(jù)庫的高效的聚類算法。基于劃分的傳統(tǒng)的聚類算法得到的是球狀的，相等大小的聚類，對異常數(shù)據(jù)比較脆弱。CURE采用了用多個點(diǎn)代表一個簇的方法，可以較好的處理以上問題。并且在處理大數(shù)據(jù)量的時候采用了隨機(jī)取樣，分區(qū)的方法，來提高其效率，使得其可以高效的處理大量數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽： Representatives Clustering Using CURE
上傳時間： 2016-06-30
上傳用戶：dongqiangqiang
c語言的pso算法，用測試函數(shù)shpere驗證的 還行，大家多支持哈
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：zq70996813
* 這里是遺傳算法的核心框架遺傳算法的步驟： * 遺傳算法核心部分的算法描述 * 算法步驟： * 1、初始化 * 1.1、生成初始種群編碼 * 1.2、計算每個個體的適配值。 * 1.3、記錄當(dāng)前最優(yōu)適配值和最優(yōu)個體 * 2、選擇和遺傳， * 2.0、若當(dāng)前最優(yōu)適配值多次小于已有的最優(yōu)適配值（或相差不大）很多次，或者進(jìn)化的次數(shù)超過設(shè)定的限制，轉(zhuǎn)4。 * 2.1、按照與每個個體的適配值成正比的概率選擇個體并復(fù)制，復(fù)制之后個體的數(shù)目和原始種群數(shù)目一樣。 * 2.2、（最好先打亂復(fù)制后種群的個體次序）對復(fù)制后個體進(jìn)行兩兩配對交叉，生成相同數(shù)目的的下一代種群。 * 2.3、對下一代種群按照一定的概率進(jìn)行變異 * 2.4、計算每個個體的適配值。 * 2.5、記錄當(dāng)前最優(yōu)適配值和最優(yōu)個體 * 2.6、轉(zhuǎn)2 * 3、返回當(dāng)前最優(yōu)適配值以及其對應(yīng)的編碼，結(jié)束。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：plsee
此程序為基于Aria移動機(jī)器人開發(fā)平臺的算法，功能為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主運(yùn)動，自動壁障并移動到目標(biāo)點(diǎn)
標(biāo)簽： Aria 程序 移動機(jī)器人 開發(fā)平臺
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：saharawalker
遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種抽象于生物進(jìn)化過程的基于自然選擇和生物遺傳機(jī)制的優(yōu)化技術(shù). 遺傳算法的基本原理 在遺傳算法的執(zhí)行過程中,每一代有許多不同的種群個體(染色體 )同時存在。這些染色體中哪個保留(生存)、哪個淘汰(死亡),是根據(jù) 它們對環(huán)境的適應(yīng)能力來決定的,適應(yīng)性強(qiáng)的有更多的機(jī)會保留下來 。適應(yīng)性強(qiáng)弱是通過計算適應(yīng)性函數(shù)f(x)的值來判別的,這個值稱為適應(yīng)值。適應(yīng)值函數(shù)f(x)的構(gòu)成與目標(biāo)函數(shù)有密切關(guān)系,往往是目標(biāo)函數(shù)的變種。
標(biāo)簽： Algorithm Genetic 算法 過程
上傳時間： 2016-07-05
上傳用戶：lizhizheng88
Apriori算法改進(jìn)及其實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容摘要 信息技術(shù)的不斷推廣應(yīng)用，將企業(yè)帶入了一個信息爆炸的時代。如何充分利用這些數(shù)據(jù)信息為企業(yè)決策者提供決策支持成為一個十分迫切的又棘手的問題，人們除了利用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)查詢語句得到一般的直觀的信息以外，必須挖掘其內(nèi)含的、未知的卻又實(shí)際存在的數(shù)據(jù)關(guān)系。著名的Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。 本文通過對參與候選集的元素計數(shù)的方法來減少產(chǎn)生候選集的組合和減少數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)來達(dá)到要求。這有利于提高挖掘的速度和減少數(shù)據(jù)庫的I/O操作時間的開銷。
標(biāo)簽： Apriori 算法改進(jìn) 信息技術(shù)
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：Yukiseop
若不希望用與估計輸入信號矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長方法來縮短其自適應(yīng)收斂過程，其中一個主要的方法是歸一化LMS算法（NLMS算法），變步長 的更新公式可寫成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示濾波權(quán)矢量迭代更新的調(diào)整量。為了達(dá)到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長 的值，一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差，即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計，這也是LMS算法的基本思想。
上傳時間： 2016-07-07
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實(shí)現(xiàn)CDMA系統(tǒng)的RAKE接收,比較最大比合并、等增益合并、、選擇合并接收算法的性能，采用3條多徑，每條多徑之間延遲半個碼片，信源輸入采用16位WALSH碼擴(kuò)頻
上傳時間： 2014-07-01
上傳用戶：lizhizheng88
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上傳時間： 2013-12-16
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