搜索资源列表
Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是：按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低（已经有人作国统计分析了）先生成一张字母出现频率统计表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再对密文字母计算频率，并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表（B），通过两张表的对应关系，不断用A中的字母去替换B中的字母，搜索不成功时就回退，在这里回朔是一个关键。 -generation into a
heibaiqi
- 五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，这里介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法，重点分析了搜索算法，并在传统的博弈算法在五子棋应用中进行一些改进，从而使剪枝更有效，运算性能更好。改进包括：不使用closed表；改变棋盘搜索顺序；增加记录最大棋盘信息的指针。实验证明，这几点改进对提高效率有很高帮助。
huopaozhuanjiaxitong
- 研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统。首先介绍了系统的 总体结构 然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型 ,并通过示例对诊断系统中知识的表 达方法、 推理方法等问题做了详细的分析 最后详细描述了系统的自学习机制。应用具有自学习功 能的故障诊断专家系统 ,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断。-A study of airborne fire control system used in self-learning function of fault di
sf1847
- 数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
Prediction_program
- 对于任意输入的一个LL(1)文法，构造预测分析程序，输出输入串的自动匹配过程。首先实现集合FIRST(X)构造算法和集合FOLLOW(A)构造算法，再实现预测分析表构造算法。再构造预测分析程序，输出字符串的自动匹配过程。-For any input of a LL (1) grammar, structure prediction analysis program, import and export series of automatic matching process. First of
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning
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- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those ca
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just rega
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Genetic-algorithm
- 此段程序是一套完整的设计程序（包括拓扑图、分析表），运用遗传算法优化解决路径规划问题。-The procedures of this section is a complete set of design procedures (including topology, analysis, table), the use of genetic algorithm optimization to solve the path planning problem.
ba_shu_ma_wen_ti
- 用人工智能领域中经典的A*算法解决了人工智能中常见的八数码问题。本文首先介绍了八数码问题,然后对A*算法进行了解释。针对八数码问题给出并证明了路径不存在时的条件,并事先作了判定。定义了灵活的估价函数,分析了估价函数对程序效率的影响,并对Closed表进行了若干优化,提高了搜索效率,取得了较好的效果。-With the field of artificial intelligence in the classic A* algorithm to solve a common artificial
gray-predict
- 游需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅游行业的。小样本，膏信息，不确定”性， 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完，提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1，N)．合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响，可以很好的解决此奏问题。同时。以北京地区旅游需求发展为倒，根据北京市旅游局平 的历年旅游统计数据，确定影响游客人数的因素并对其合理量化，应用GM(1，N)模型对最地的旅游需求进行预潮．井通过残盖检验，后戎