單輸入系統(tǒng)模糊溫度控制器的實(shí)作.c語(yǔ)言程式
標(biāo)簽： 系統(tǒng) 模糊 度控制器 程式
上傳時(shí)間： 2016-03-21
上傳用戶：cjl42111
一種OFDMA低復(fù)雜度的比例資源分配策略仿真程序,C語(yǔ)言編程的
標(biāo)簽： OFDMA 復(fù)雜度 仿真程序 比例
上傳時(shí)間： 2016-03-25
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計(jì)算一般形式彈性張量最優(yōu)化TI近似的C程序 Computing the optimal TI approximation of a general elastic tensor
標(biāo)簽： approximation Computing optimal general
上傳時(shí)間： 2016-04-03
上傳用戶：410805624
08年Visual C++程序模塊大薈萃 涵蓋量大 適合廣大編程人員參考
標(biāo)簽： Visual 程序 模塊 編程
上傳時(shí)間： 2014-01-26
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08年Visual C++程序模塊 涵蓋量大 適合廣大編程人員參考
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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C++編寫的一個(gè)調(diào)用百度查詢的搜索系統(tǒng) 可供C語(yǔ)言學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)
標(biāo)簽： 編寫 百度 查詢 搜索
上傳時(shí)間： 2014-12-07
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模糊C程序 用于電阻爐溫度控制 模型為一階 內(nèi)有模糊規(guī)則
標(biāo)簽： 模糊 C程序 模型 電阻爐
上傳時(shí)間： 2013-11-28
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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壓縮演算法-基本的資料壓縮演算法-將run長(zhǎng)度部分做為表示Run-Length編碼的碼
標(biāo)簽： Run-Length run 算法 分
上傳時(shí)間： 2016-08-15
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