用于圖象處理的小波變換并行算法,本文在二進小波變換及Mallat快速算法原理的基礎(chǔ)上，分析了小波變換的 可并行成分，研究了小波變換的并行算法.算法分析表明，并行小波變換可以有效 地提高運行速度，其并行處理效率也接近理想狀態(tài).
標(biāo)簽： Mallat 小波變換 圖象處理 并行算法
上傳時間： 2015-10-09
上傳用戶：黃華強
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以達(dá)到簡化徑向
標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò) 算法
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：saharawalker
一1000 MW水電站（機組M1）通過一條500 kV, 700 km的輸電線路與負(fù)載中心連接。負(fù)載中心模型是5000 MW的阻抗負(fù)載，由遙遠(yuǎn)的1000 MW電站和當(dāng)?shù)氐?000 MW (機組 M2)電站供電。系統(tǒng)已經(jīng)初始化，因此線路傳送950 MW，接近它的潮流阻抗負(fù)載（SIL = 977 MW）。這兩臺機相當(dāng)于一臺水輪機和管理(HTG)，勵磁系統(tǒng)和電力系統(tǒng)穩(wěn)定器(PSS)。這三個模塊位于“渦輪和調(diào)速”子系統(tǒng)中。通過此例，在500 kV系統(tǒng)中制造故障，觀察PSS對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。
標(biāo)簽： 1000 5000 負(fù)載 500
上傳時間： 2015-10-17
上傳用戶：jiahao131
該程序是用Ｃ語言編寫的，屬于turbo like code，性能接近或超過傳統(tǒng)的turbo code．需要在ＬＩＮＵＸ操作系統(tǒng)下運行．
上傳時間： 2014-11-28
上傳用戶：qiao8960
灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計算到預(yù)測值
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：yzy6007
Linux 0.11 代碼在不做修改的情況下,很難在現(xiàn)在的環(huán)境下這接編譯通過(除非你能的到 10 幾年前 Linus 用的那個版本的 gcc 什么的)。所以要對代碼作少量修改(說說是少量花了好幾小時的,主要是一上來不熟 gcc 的內(nèi)嵌匯編)。比起linux0.01，linux0.11更加完善，更加接近操作系統(tǒng)的要求,內(nèi)核小有利于學(xué)習(xí)linux
標(biāo)簽： Linux Linus 0.11 gcc
上傳時間： 2014-07-18
上傳用戶：hebmuljb
本設(shè)計的目的是通過設(shè)計和調(diào)試一個簡單的文件系統(tǒng)，主要是模擬文件操作命令的執(zhí)行，來模擬文件管理，使學(xué)生對主要文件操作命令的實質(zhì)和執(zhí)行過程有比較深入的了解，掌握它們的基本實施方法。具體要求如下： （1） 設(shè)計一個支持n個用戶的文件系統(tǒng)，每個用戶可擁有多個文件： （2） 采用二級或二級以上的多級文件目錄管理； （3） 對文件應(yīng)設(shè)置存去控制保護方式，如“只能執(zhí)行”、“允許讀”、“允許寫等”； （4） 系統(tǒng)的外部特征應(yīng)接近于真實系統(tǒng)，可設(shè)置下述文件操作命令： 命 令 功 能 命 令 功 能 Create 建立文件 Read 讀文件 Open 打開文件 Write 寫文件 Close 關(guān)閉文件 Copy 復(fù)制文件 Delete 撤消文件 Directory 查詢目錄 （5） 通過鍵盤使用該文件系統(tǒng)，系統(tǒng)應(yīng)顯示操作命令的執(zhí)行結(jié)果。
標(biāo)簽： 調(diào)試 文件系統(tǒng)
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：zhanditian
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間： 2015-11-25
上傳用戶：13215175592
指數(shù)回歸方程 ExponentRegress.cs 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果。 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： ExponentRegress buildFormula override public
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：xg262122
對數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果。 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時間： 2014-01-23
上傳用戶：330402686
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