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k均值算法

  • 摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準則下

    摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準則下,灰度均值直方圖的最佳模糊劃分 參數來確定兩個模糊集 和 ,圖像分割閾值即選取為兩個模糊集的交點。該算法用 的模糊熵定義適應度函數, . / 01234 采用改進的遺傳算法尋求最佳模糊參數。該文對遺傳算法的改進包括,給出了縮短染色體碼長的編碼方法和性能良好的 改進的單點交叉算子和均勻變異算子。實驗結果表明,該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近,而計算時間還沒有用 到二維模糊熵算法的一半。

    標簽: 算法 圖像 準則 閾值分割

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:nanfeicui

  • apriori算法的java代碼

    apriori算法的java代碼,APRRORI算法使用頻繁項性質的先驗知識,逐層搜索迭代,用K-項集產生(K+1)-項集。APRRORI算法的一個顯著特點是:利用APRIORI性質,壓縮了頻繁項集,提高了算法的效率。

    標簽: apriori java 算法 代碼

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:qilin

  • Ex3-23 親兄弟問題 « 問題描述: 給定n 個整數0 1 1 , , , n- a a  a 組成的序列。序列中元素i a 的親兄弟元素k a 定義為: min{

    Ex3-23 親兄弟問題 « 問題描述: 給定n 個整數0 1 1 , , , n- a a  a 組成的序列。序列中元素i a 的親兄弟元素k a 定義為: min{ | } k i j n j j i a = a a ³ a < < 。 親兄弟問題要求給定序列中每個元素的親兄弟元素的位置。元素i a 的親兄弟元素為k a 時,稱k 為元素i a 的親兄弟元素的位置。當元素i a 沒有親兄弟元素時,約定其親兄弟元素 的位置為-1。 例如,當n=10,整數序列為6,1,4,3,6,2,4,7,3,5 時,相應的親兄弟元素位 置序列為:4,2,4,4,7,6,7,-1,9,-1。 « 編程任務: 對于給定的n個整數0 1 1 , , , n- a a  a 組成的序列,試用抽象數據類型棧,設計一個O(n) 時間算法,計算相應的親兄弟元素位置序列。 « 數據輸入: 由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n,表示給定給n個整數。 第2 行是0 1 1 , , , n- a a  a 。 « 結果輸出: 程序運行結束時,將計算出的與給定序列相應的親兄弟元素位置序列輸出到output.txt 中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 10 4 2 4 4 7 6 7 -1 9 -1 output.txt 6 1 4 3 6 2 4 7 3 5

    標簽: 61516 laquo min 序列

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:shizhanincc

  • % decode with soft-input viterbi algorithm 硬判決 % //k=4,r=1/2 %輸入數據為軟信息

    % decode with soft-input viterbi algorithm 硬判決 % //k=4,r=1/2 %輸入數據為軟信息,并且數據為均值為1的BPSK調制,如果均值為MEAN,那么62,63,103,104行應做相應修改

    標簽: soft-input algorithm viterbi decode

    上傳時間: 2014-10-28

    上傳用戶:aig85

  • kth算法的實現

    kth算法的實現,可找出第k次最短路徑,給出優化方案

    標簽: kth 算法

    上傳時間: 2016-06-11

    上傳用戶:FreeSky

  • 經典的劃分聚類算法

    經典的劃分聚類算法,isodata。可以不需要提供K值,進行聚類

    標簽: 聚類算法

    上傳時間: 2016-06-30

    上傳用戶:qlpqlq

  • 在一個操場的四周擺放著n 堆石子。現要將石子有次序地合并成一堆。規定在合并過程 中最多可以有m(k)次選k 堆石子合并成新的一堆

    在一個操場的四周擺放著n 堆石子。現要將石子有次序地合并成一堆。規定在合并過程 中最多可以有m(k)次選k 堆石子合并成新的一堆,2≤k≤n,合并的費用為新的一堆的石子 數。試設計一個算法,計算出將n 堆石子合并成一堆的最小總費用。

    標簽: 合并 過程

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:cc1015285075

  • Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種

    Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種,被美國NIST作為DSS(DigitalSignature Standard)。算法中應用了下述參數: p:L bits長的素數。L是64的倍數,范圍是512到1024; q:p - 1的160bits的素因子; g:g = h^((p-1)/q) mod p,h滿足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1; x:x < q,x為私鑰 ; y:y = g^x mod p ,( p, q, g, y )為公鑰; H( x ):One-Way Hash函數。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶共享,但在實際應用中,使用公共模數可能會帶來一定的威脅。簽名及驗證協議如下: 1. P產生隨機數k,k < q; 2. P計算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 簽名結果是( m, r, s )。 3. 驗證時計算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r,則認為簽名有效。   DSA是基于整數有限域離散對數難題的,其安全性與RSA相比差不多。DSA的一個重要特點是兩個素數公開,這樣,當使用別人的p和q時,即使不知道私鑰,你也能確認它們是否是隨機產生的,還是作了手腳。RSA算法卻作不到。

    標簽: Algorithm Signature Digital Schnorr

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:qq521

  • 屬性均值聚類

    屬性均值聚類,提出了屬性均值聚類并給出了迭代算法。提出了基于穩態函數的屬性聚類算法, 給出了柯西穩態函數、廣義lp 穩態函數和指數穩態函數

    標簽: 均值聚類

    上傳時間: 2016-08-06

    上傳用戶:aig85

  • C 程序 球面方位角算法: azimuth.cpp CRC校驗快速算法: CRC_Table.cpp 解擾碼算法: scrambler.cpp Matlab 程序 信號帶寬測量: Ba

    C 程序 球面方位角算法: azimuth.cpp CRC校驗快速算法: CRC_Table.cpp 解擾碼算法: scrambler.cpp Matlab 程序 信號帶寬測量: BandWith.m 帶通信號下變頻: fqmv.m QPSK 解調 demodQpsk.m pwelch求功率譜的算法 psdwh.m 均值濾波算法 cvmn.m 信號正交分解: Cnv2Bas.m

    標簽: cpp CRC_Table scrambler azimuth

    上傳時間: 2016-08-13

    上傳用戶:TF2015

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