實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點，使得結果最優。 算法思想： 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成兩個集合，TA和BA，TA中的元為：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為：{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應用集。比如說，如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取，而A3,A4被q2,q3讀取，這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見，我命令refj(qi)全部等于1.
上傳時間： 2015-06-04
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實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個），使得結果最優。 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成3個集合，TA和BA和MA， 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。
上傳時間： 2015-06-04
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id3的源碼決策樹最全面最經典的版本.id3決策樹的實現及其測試數據.id3 一個有用的數據挖掘算法，想必對大家會有所幫助！id3算法進行決策樹生成 以信息增益最大的屬性作為分類屬性，生成決策樹，從而得出決策規則。
上傳時間： 2014-01-15
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求數組最長遞增子序列算法。輸入一個數組，輸出其最大遞增子序列
上傳時間： 2015-12-02
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中南賽區ACM競賽題 這題可以用Dijkstra的算法做,但是dfs的時間加減枝后也只有15ms,我用的是dfs. 就是遍歷每種可行的樹,要求每個棵樹上的節點的地位都在maxdw,mindw,(最大地位,最小地位)的范圍內.
上傳時間： 2016-06-21
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使用集合命令編寫的圖論最短路dijkstra算法的matlab程序，flord算法的matlab程序，最大匹配的匈牙利算法（hungary）matlab程序，最小生成樹的兩種方法編寫的matlab程序，最小費用最大流matlab程序
上傳時間： 2016-07-13
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MATLAB實現的一種基于最小二乘的橢圓擬合直接算法源代碼.附件中的源代碼是matlab編寫的，實現一種對于橢圓的穩定的數據擬合算法。當然必須要提供至少5個點的數據，橢圓x，y軸的中心點，最大軸最小軸
上傳時間： 2016-07-31
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用Kruskal算法構造最小生成樹解決指派問題（assignment problem） 一家公司經理準備安排 名員工去完成 項任務，每人一項。由于各員工的特點不同，不同的員工去完成同一項任務時所獲得的回報是不同的。如何分配工作方案可以使總回報最大？
標簽： assignment Kruskal problem 算法
上傳時間： 2016-09-24
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變頻驅動主要使用的驅動波形主要有SPWM和SVPWM兩種。SPWM原理簡單、實現容易,是現在使用最廣的一種變頻驅動波形。但其有一個致命的弱點是其電源利用率不高（只有86％）、諧波成分大。因此,在新近開發的產品中其應用逐漸被性能優異的SVPWM所取代。SVPWM是一種電壓利用率、低諧波成分的變頻驅動波形,還有開關次數少、功率管功耗小等特點。同時,SVPWM還能很好的結合矢量控制算法、以最大限度的發揮設備的性能。因此被越來越多的變頻設備所采用。
上傳時間： 2013-12-26
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主要內容： 【1】隨機序列產生程序 【2】白噪聲產生程序 【3】M序列產生程序 【4】二階系統一次性完成最小二乘辨識程序 【5】實際壓力系統的最小二乘辨識程序 【6】遞推的最小二乘辨識程序 【7】增廣的最小二乘辨識程序 【8】梯度校正的最小二乘辨識程序 【9】遞推的極大似然辨識程序 【10】Bayes辨識程序 【11】改進的神經網絡MBP算法對噪聲系統辨識程序 【12】多維非線性函數辨識程序的Matlab程序 【13】模糊神經網絡解耦Matlab程序 【14】F-檢驗法部分程序
上傳時間： 2014-01-04
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