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質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * *

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */

標簽： jakcy_wu wujichun author 算法

上傳時間： 2014-01-26

上傳用戶：weiwolkt
卷積運算：取x(t)和h(t)的長度為nx,nh。平移量n=nh+nx-1

卷積運算：取x(t)和h(t)的長度為nx,nh。平移量n=nh+nx-1，利用for和if語句實現倒序求和運算。外循環用一個for語句實現平移，通過在求和時取數組元素的順序實現倒序求和

標簽： nx nh 卷積運算

上傳時間： 2013-12-20

上傳用戶：saharawalker
利用矩量法計算細直導線電容隨著分段數N、半徑a,長度L的變化曲線以及直導線電荷密度分布

利用矩量法計算細直導線電容隨著分段數N、半徑a,長度L的變化曲線以及直導線電荷密度分布

標簽： 導線矩量法分段分布

上傳時間： 2016-05-05

上傳用戶：sardinescn
有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每

有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每一個任務所需時間均為一個單位時間).這個問題適合用貪心算法來解決,貪心算法的出發點是每一次都選擇利潤大的任務來完成以期得到最多的收益但是對于本問題由于每一個任務都有一個完成的期限,因此在任務安排過程中除了考慮利潤Ci外,還要考慮期限di.

標簽： Jn Ci di

上傳時間： 2016-06-27

上傳用戶：s363994250
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2016-07-31

上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：chenlong
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個

k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。

標簽： 聚類 k-means 對象算法

上傳時間： 2014-01-21

上傳用戶：2525775
素數演算法之程式能夠快速算出第n個質數

素數演算法之程式能夠快速算出第n個質數

標簽： 算法程式速算

上傳時間： 2013-12-21

上傳用戶：skfreeman
量測可變電阻的類比電壓值

量測可變電阻的類比電壓值，並將10位元的良測結果轉換成ASCII編碼，並輸出到個人電腦上的終端機

標簽：

上傳時間： 2014-01-19

上傳用戶：hzy5825468
usb封包監測程式,輔助usb程式轉寫時除錯用..用看看吧~還不錯啦~

usb封包監測程式,輔助usb程式轉寫時除錯用..用看看吧~還不錯啦~

標簽： usb 程式

上傳時間： 2017-02-25

上傳用戶：gtf1207

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/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值權數）求和/n *

卷積運算：取x(t)和h(t)的長度為nx,nh。平移量n=nh+nx-1

利用矩量法計算細直導線電容隨著分段數N、半徑a,長度L的變化曲線以及直導線電荷密度分布

有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個

素數演算法之程式能夠快速算出第n個質數

量測可變電阻的類比電壓值

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