實(shí)現(xiàn)K均值算法，讀取文件，實(shí)現(xiàn)K均值的分類。
標(biāo)簽： K均值算法
上傳時間： 2015-04-23
上傳用戶：ghostparker
Windowed-Burg method is made in order to improve the Clasical Burg method. Previously, I send the PBURGW.m file, but now I include also the ARBURGW.m algorithm and some NOTES-EXAMPLES to explain it and compare with the pburg.m algorithm from MATLAB.
標(biāo)簽： method Windowed-Burg Previously the
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：familiarsmile
本測試程序是針對TMS320LF2407 EVM的性能測試而設(shè)計(jì)開發(fā)的。程序運(yùn)行時將按順序?qū)?shù)據(jù)RAM空間、程序代碼空間、片上異步串行通訊、ADC-DAC聯(lián)合檢測、雙向數(shù)字I/O口、通用I/O和評估板LED、評估板并排手動開關(guān)分別進(jìn)行檢測。測試結(jié)果的正確或錯誤均有信息顯示。
標(biāo)簽： ADC-DAC 2407 TMS 320
上傳時間： 2014-02-04
上傳用戶：klin3139
相信很多人都有對此算法有過詳細(xì)的了解,確實(shí)這個算法最K乘積問題應(yīng)用的還是很廣泛的
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：腳趾頭
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
k-means分群法，繁體中文版。以javascript寫成，網(wǎng)頁上即可執(zhí)行。自動產(chǎn)出結(jié)果。
上傳時間： 2015-04-25
上傳用戶：希醬大魔王
應(yīng)用LU分解法計(jì)算矩陣的程序 C++制作 未編譯，已經(jīng)測試
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：zhangliming420
VHPD1394 V1.15驅(qū)動程序源碼﹐開發(fā)1394相關(guān)程序的參考程序
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：壞天使kk
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
