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09 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b
mxuqh
- Mackey1随机构造LDPC码的校验矩阵进行编译码的仿真过程其中译码算法采用置信传播算法()
5622643
- 本文件包含通信所有过程,从调制,扩频,发送到接收,经过解扩,解调等,其中信道可以随机产生时变的多径信道,()
wgoedule
- 模式提取算法,它把神经网络的学习过程看作,最优化问题的随机并行算法,()
leach
- 经典leach程序,已验证可执行,随机选举簇头,簇成员,成簇过程都有(The classic leach program, which has been verified to be executable, randomly selects cluster heads, cluster members, and clusters.)
deepwalk-master
- skipgram的deepwalk算法,复杂网络节点表征学习文中有部分地方还是有很大的改进空间的,比如随机游走过程,本文提出的更像是随机地进行深搜,后来的很多文章,例如LINE、Node2vec都有在这方面有进行改进。还有一点就是LINE里面提到的,Deepwalk中没有提出一个明确的目标函数(这是不是机器学习专家的职业病,非得把问题转化为最优化问题…)(Deepwalk skipgram algorithm, the complex network node in the characteri
CppExp
- 本算法实现了圆周率PI的求解(在正方形区域内随机产生大量的均匀分布的点,落入内切圆和正方形中的随机点个数的比值乘以4,即为PI值)与求解的动态可视化过程(This algorithm is used to solve PI PI (in a square region to generate a large number of random uniform distribution, the ratio of the number of random points fall into the c
吞吐量Simulation
- 对随机接入中退避算法过程的模拟实现,通过仿真验证理论值(Simulation of backoff algorithm in random access)
模拟退火算法及其在求解TSP中的应用
- 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis [1] 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。(The earliest idea of Simulated Annealing (SA) was put forward by N. Metropo
aspfrance
- Mackey1随机构造LDPC码的校验矩阵进行编译码的仿真过程其中译码算法采用置信传播算法()
lizilvbo
- 粒子滤波的MATLAB实现,通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程,这些样本被形象的称为“粒子”,故而叫粒子滤波(MATLAB implementation of particle filter,By looking for a set of random samples which are propagated in the state space to approximate the probability
flexability
- 本文件包含通信所有过程,从调制,扩频,发送到接收,经过解扩,解调等,其中信道可以随机产生时变的多径信道,()
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程,以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配,并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯,删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况,论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选, 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型;最后将图像
PSO_ELM
- 极限学习机是一类针对单层前馈神经网络设计的机器学习算法,其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整,学习过程仅需计算输出权重。ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点,被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。(Extreme learning machine for particle swarm optimization)
简易电梯设计
- (1)控制器为六层电梯随机控制系统; (2)每层设有请求按钮和呼叫指示灯; (3)具备梯内控制和梯外控制功能,梯外有呼叫功能,梯内有到达的楼层控制功能及开、合控制功能; (4) 系统具备故障报警和楼层数码显示功能; (5) 电梯具备上行和下行两个方向,但运行过程中不响应梯外呼叫请求。 (6)电梯上楼过程以动态流水灯显示。(MULTISIM,IT WILL MAKES A elevator)
拯救人质游戏
- 游戏内容: 人质Hostage被抓了,警察Police去寻找。地图中有随机移动的敌人Enemy。Police与Hostage汇合后,开始逃跑(跑向出口Exit)。敌人(Enemy)发现后去追逐。 初始条件:警察已知敌人和人质的位置,根据敌人每次移动的位置,不断调整其行走的路线。 逃跑条件:警察遇到人质后,敌人马上发现他们,开始逃跑和追击过程。默认速度相等。
hsmm
- 隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测序列的过程。隐藏的马尔科夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列;每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列。马尔科夫链由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定(The hidden Markov model is a probabilistic model for time series. It describes the process
3D选号计算系统(含SQL数据库)
- 类似于一个号码随机彩票的一个计算系统,可以进行选号的计算过程
robot_sweeper
- 电子科技大学,数学学院,本科二年级,数学实验课程作业:扫地机器人的路径规划问题 实验是内容是规划并利用MATLAB模拟扫地机器人的清扫路径,并与随机游走的清扫方式做对比 编程思路: 规定扫地机器人的尺寸为1×1的网格,地图尺寸为20×15(参数可修改),在利用矩阵Tag储存障碍物信息(障碍物标1,非障碍物标0),barrier_generate函数随即生成障碍物 路径规划考虑采用深度优先搜索算法,根据标记矩阵Tag的信息,找到网格之间可达性关系,建立图的邻接压缩表,深度优先搜索求出路径(深度
Deep Neural Network
- 深度神经网络训练过程中:首先是进行初始化,根据需求设置神经网络的基本结构;然后进行前向传递(feedforward),层与层之间进行传递,求得误差;然后进行反向传播(back propogation),根据误差最小化原则,使用随机梯度下降法,对各个参数进行求导,确定下降方向,对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization is carried out, and the basic