* 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、記錄當前最優適配值和最優個體 * 2、選擇和遺傳， * 2.0、若當前最優適配值多次小于已有的最優適配值（或相差不大）很多次，或者進化的次數超過設定的限制，轉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制，復制之后個體的數目和原始種群數目一樣。 * 2.2、（最好先打亂復制后種群的個體次序）對復制后個體進行兩兩配對交叉，生成相同數目的的下一代種群。 * 2.3、對下一代種群按照一定的概率進行變異 * 2.4、計算每個個體的適配值。 * 2.5、記錄當前最優適配值和最優個體 * 2.6、轉2 * 3、返回當前最優適配值以及其對應的編碼，結束。
標簽： 算法 1.1 1.2 核心
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：plsee
針對視覺伺服機器人手眼定位問題,采用非線性系統理論中的無源化方法,在不需要物體 的深度精確值、幾何模型及單應性矩陣的計算情況下,設計了攝像機的平移和旋轉速度,同時使用 自適應控制方法對深度進行估計
標簽： 視覺伺服 機器人 定位 幾何模型
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：小鵬
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標簽： cookie
上傳時間： 2016-08-02
上傳用戶：agent
問題描述： 1.初始化輸入:N-參賽學校總數，M-男子競賽項目數，W-女子競賽項目數； 各項目名次取法有如下幾種： 取前5名：第1名得分 7，第2名得分 5，第3名得分3，第4名得分2，第5名得分 1； 取前3名：第1名得分 5，第2名得分 3，第3名得分2； 用戶自定義：各名次權值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結果，輸入各項目獲獎運動員的信息。 3.所有信息記錄完畢后，用戶可以查詢各個學校的比賽成績，生成團體總分報表，查看參賽學校信息和比賽項目信息等。
標簽： 初始化 輸入
上傳時間： 2014-02-08
上傳用戶：redmoons
一種通過自組織競爭學習網絡實現數據降維和可視化的單層神經網絡模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的（一維或者二維）的離散網絡上，并將保持相同性質的輸入數據在映射到低維空間時的拓撲一致性。iris以及letter兩個數據集進行分類
標簽： 網絡 自組織 數據 可視化
上傳時間： 2016-09-03
上傳用戶：Andy123456
AUO2.6"屏配ILI9320IC初始化代碼
標簽： 9320 AUO 2.6 ILI
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：ynsnjs
FT1505A4配CMO2.4"玻璃的初始化代碼
標簽： 1505A 1505 2.4 CMO
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：cx111111
數位電子時鐘 用自製圖檔製成 不是用quartusII 內建的圖檔製成
標簽： quartusII
上傳時間： 2016-11-13
上傳用戶：遠遠ssad
這是ASUS EEPC 網卡驅動程式源碼 是研究linux driver的好材料
標簽： driver linux ASUS EEPC
上傳時間： 2014-02-05
上傳用戶：waitingfy
一套行之有效的指紋處理算法, 主要包括使用基于方向圖的自適應旋轉濾波器、與自 適應增強濾波同時進行的自適應閾值邊緣處理、自適應閾值二值化, 很好地增強了指紋圖像的清晰度, 同時起到了很好的濾波作用, 為可靠、準確地實現指紋自動識別系統奠定了最可靠的基礎。
標簽： 濾波 閾值 指紋處理 指紋圖像
上傳時間： 2016-12-01
上傳用戶：奇奇奔奔
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