搜索资源列表
countsort
- 计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法。它对输入的数据有附加的限制条件： 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S； 2、设输入的线性表的长度为n，|S|=k（表示集合S中元素的总数目为k），则k=O(n)。 在这两个条件下，计数排序的复杂性为O(n)。 计数排序算法的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数。一旦有了这个信息，就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。例如，如果输入序列中只有17个元素
小波分析--黄变换程序
- 首先，找出 上所有的极值点，然后用三次样条函数曲线循序连接所有的极大值点，得到信号 的上包络线 ，采用同样的方法连接所有的极小值点，得到 的下包络线 。循序连接上、下两条包络线的均值可得到一条均值线 ： （7－1） 再用 减去 得到 ： （7－2） 如果 满足IMF的两个条件，则 即为第一阶IMF，一般来说， 并不满足条件，此时，
routhtablepaper
- 利用Matlab编写程序实现以下功能：以多项式形式输入系统前向通路传递函数和反馈回路传递函数，计算系统开环增益，判定型别，根据控制系统劳斯稳定判据原理，列出得到的任意阶次系统的劳斯表，判定闭环系统稳定性，若不稳定给出具有正实部极点的数目。 （1）根据用户输入的稳定度a，计算稳定的开环增益K的范围； （2）确定系统的最大稳定度a,计算相应的开环增益K的值。 -The use of Matlab programming to achieve the following functions
845
- 对电路板的图像进行分割，可以提取电路板中的目标物，以对电路板进行检测。文章使用K均值聚类算法完成对电路板图像的分割，针对传统的K均值聚类算法的不足，提出了使用直方图波形的有效波峰个数来确定K值的大小，并通过使用一种比传统的绝对误差的表示更简洁的表达式，达到了快速分割的目的。对一些电路板图像分割的实验结果表明，文章的方法能够根据目标物的数目有效的确定K值的大小，且比传统的K均值算法减少了运算量及计算时间。-On the circuit board image segmentation, to ex
Density_Estimation
- 分别采用GMM和KDE对Iris数据集进行密度建模，并进行对比。通过EM算法来确定GMM参数，通过交叉验证来确定K值-GMM and KDE respectively Iris data set of density modeling, and compared. GMM by EM algorithm to determine the parameters of K determined by the value of cross-validation
DFT-analysis-
- 利用DFT分析离散信号频谱的实验。利用FFT分析信号 x[k]=cos(3pik/8 +pi/4 ) 的频谱；确定DFT计算的参数，绘出其频谱；并进行理论值与计算值比较。-DFT analysis of discrete signal spectrum utilization experiments. Analysis using FFT signal x [k] = cos (3pik/8+ pi/4) of the spectrum determine the parameters of
Modified_KMeans
- 对原始的KMeans聚类算法进行改进，使得算法可以自动确定参数K值。-An improved KMeans clustering is proposed to determine the values of parameter K.
KMeans
- K-均值聚类算法，属于无监督机器学习算法，发现给定数据集的k个簇的算法。 首先，随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，为每个点找距其最近的质心， 将其分配给该质心对应的簇，更新每一个簇的质心，直到质心不在变化。 K-均值聚类算法一个优点是k是用户自定义的参数，用户并不知道是否好，与此同时，K-均值算法收敛但是聚类效果差， 由于算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值。 K-均值聚类算法的一个变形是二分K-均值聚类算法，该算法首先将所有点作为一个簇，然
GMDH
- gmdh代码 训练方法 —————————————— 1.将数据集分为训练集和测试集。 2.建立输入层 3.建立所有符合5楼条件的神经元（只考虑“攻”和“受”的关系，不考虑具体的权值）。如果前面几层共有N个神经元，那么我们就需要建立N(N-1)/2个神经元。 4.用最小二乘法确定权值 5.计算每一个神经元在测试集上的表现。 6.选取表现最好的K个神经元放在后面一层。（K可以自己选择） 7.重复3,直到网络的性能足够好，或者网络开始过拟合。(GMDH codeTraining me
3
- 根据题目可分析：假设主管道位于所有管道的东侧（或是西侧），则测得个油井到主管道之间的输油管道总长度为sum1，若主管道的位置位于所有管道纵坐标的中位值，其输油管道总长度为sum2。由此可推算出sum1>=sum2。因此我采用第二个思路，进而将问题转化为求n个数中第k大数是什么的问题。 总的输油管道长度可通过每个输油管道的纵坐标减中位值得到，最后即可解决问题。 根据题目要求，需在线性时间内确定主管道的最优位置。在排序算法中，最优的便是快速排序，而根据题目要求，我们又不需要将所有n
IO_VMD
- 仿照EMD的分解层数确定方法，用以优化VMD的分解层数K(The method of determining the number of decomposition layers according to EMD is used to optimize the decomposition level of VMD K)