基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、Popsize 為種群中的個體數,CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數。
標簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間： 2014-01-09
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程式描述：使用Cypress的Cy7C68013A晶片進行設計，通過外接EEPROM來進行供電時的重列舉。程式包括USB韌體端的程式以及電腦端的程式。 安裝：把來源程式碼複製到硬碟特定目錄下，使用Keil C編譯器和Visual C++ 6.0運行即可。 注意：可以首先使用Cypress的測試工具進行韌體程式的測試，以確保韌體程式的正確性。
標簽： Cypress 68013A C68013 68013
上傳時間： 2017-02-10
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Chameleon算法是一種通過在合并兩類時用更高 的標準來提高聚類質量的聚類算法,它既考慮了互連 性,又考慮了近似度,特別是簇內部的特征,因而能夠 自動地適應被合并簇的內部特征,因此具有較強的發 現任意形狀和任意大小簇的能力。Chameleon算法首 先由數據集構造成一個K-最近鄰圖Gk,再通過一個 圖的劃分算法將圖Gk劃分成大量的子圖,每個子圖 代表一個初始子簇,最后用一個凝聚的層次聚類算法 反復地合并子簇來找到真正的結果簇。
上傳時間： 2013-12-11
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Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 這篇文章另辟蹊徑，利用“緊湊度值的變化、運動方向的變化”，區分人、人群、機動車。達到良好的分類效果。是運動目標分類領域的好文章。
標簽： Q. J.K. Classifying Aggarwal
上傳時間： 2013-12-17
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演算法是指利用電腦解決問題所需要的具體方法和步驟。也就是說給定初始狀態或輸入數據，經過電腦程序的有限次運算，能夠得出所要求或期望的終止狀態或輸出數據。本書介紹電腦科學中重要的演算法及其分析與設計技術
標簽： 算法
上傳時間： 2017-06-09
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圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化 的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢 測方法在圖像處理中成為一個十分重要的課題。經 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰 域內灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向導 數變化規律, 用簡單的方法檢測邊緣。但是, 因為邊 緣和噪聲都是高頻信號, 因此許多經典邊緣檢測算 法很難在邊緣和噪聲中做出取舍。在眾多的邊緣檢 測算子中, 算子因為具有優良的邊緣檢測能 力, 因此在圖像處理中得到廣泛應用。
上傳時間： 2014-01-08
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一種基于雙變異算子的遺傳算法本文針對簡單遺傳算法(SGA)所存在的缺點和不足,提出了一種新的改進遺傳算法-雙變異算子GA。該想法通過將所有產生的子代個體與父代個體混合作為下一代種群，在種群選擇前對適應度值較低的個體進行一次變異，然后通過選擇，交叉，再一次變異產生新種群，再利用自適應算法改變交叉和變異率及最優保存策略保護歷代最優個體, 經Visual C++ 軟件編程計算,得到了較好的優化結果.
上傳時間： 2017-07-10
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一份射頻PCB設計的經驗總結。涉及到手機，GPS，等高頻電路的PCB設計方法。
標簽： PCB
上傳時間： 2017-07-21
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一款類似百度知道系統的問題解答系統，問題頁面自動生成靜態網頁- M( ]- `+ X0 x 系統特色： + O$ U8 n- [ z# {/ E本系統結合了仿百度知道程序和仿新浪愛問程序的共同優點，設計更加合理 6 X) H8 a5 t9 h& D6 e8 S9 p2 P 問題頁面實時生成靜態頁面，減少系統開銷，更利于搜索引擎的收錄 ! f5 U& N3 J+ B7 I" S完美使用系統緩存，減少數據庫讀取次數 b T |, g1 v9 \" E* Z 完善的后臺管理功能 # u5 C: I- c$ P6 P( H9 S2 w支持問題的附件上傳 . U! K+ k ~) o 對搜索引擎的優化：支持Keywords和Description頁面頭部標簽的自定義 6 ^! h: m- U4 p( z# X支持 JS 代碼的問題調用 t8 E5 ]) b3 M8 x* z提供與動網、oblog、動易實現用戶整合的標準接口 ) {4 \ ` ]1 g1 F8 u
標簽： 百度
上傳時間： 2013-11-28
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關于后綴數組的文件 本文介紹后綴數組的基本概念、方法以及應用。 首先介紹O(nlogn)復雜度構造后綴數組的倍增算法，接著介紹了配合后綴 數組的最長公共前綴 LCP（Longest Common Prefix）的計算方法，并給出一個 線性時間內計算height 數組（記錄跨度為1 的LCP 值的數組）的算法。為了讓 讀者對如何運用后綴數組有一個感性認識，還介紹了兩個應用后綴數組的例子： 多模式串的模式匹配（給出每次匹配O(m+logn)時間復雜度的算法）以及求最 長回文子串（給出O(nlogn)時間復雜度的算法）。最后對后綴數組和后綴樹作了 一番比較。
上傳時間： 2013-12-21
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