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speechrecognition
- 特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间弯折(dynamictimewa甲ing，DTw)算法。该算法基于动态 规划(DP)的思想，解决T发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中很成功的一种匹配算法。 -ion，ieh15basedondyniegramming(DP).xtsolvestheproblemoftemplatemateh.
shop
- 网山购物本系统是市场上最流行的超市上常用的系统之一，它主要包含以下几个模块：系统权限的设定、原始数据录入、数据的汇总及查询等。从而，实现对进货、库存、销售及员工信息等实现全面、动态、及时的管理。 本文系统的分析了软件开发的背景及过程；首先介绍了软件的开发环境，其次介绍了本软件的详细设计过程：数据库的设计、各个模块的设计和实现，以及具体界面的设计和功能。最后对在本软件开发过程中的问题进行了总结。 通过阅读该论文，读者可以了解到“超市管理系统”的规划、设计过程，掌握系统的功能。同时对当前比较
DP
- acm,动态规划类问题分析,并附有这些问题的详细代码-acm, Analysis of problems with dynamic programming type
ms
- 用c++实现的资源分配最优的买书的动态规划问题-buy book
knapsackproblem
- 贪心算法，回溯法，动态规划算法解决0-1背包问题-Greedy algorithms, backtracking, dynamic programming algorithm to solve 0-1 knapsack problem
111
- 最长公共子序列求解 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。给定两个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。最长公共子序列就是求给定两个序列的一个最长公共子序列。动态规划可以有效的解决此问题。由最长公共子序列问题的子序列的最优子结构性质，可以建立子问题最优的递归关系。用c[i][j]记录序列Xi和Yi的最长公共子序列的长度-Solving the longest common subsequence for a given se
Glzy8_211229
- 运筹学课件，计量学的动态规划问题，有需要的朋友可以下下来-Operations research courseware, metrology dynamic programming problem, we need friends can look down under
Feature-Discovery-
- 近似动态规划中的特征发现,我们主张提取最好的状态表征方式的问题和值函数近似问题就像一个硬币的两面，用非参变量的方式是快速同时解决两个问题的较简便的方法。-Feature Discovery in Approximate Dynamic Programming,We also argue that the problem of discovering the best state representation and the problem of the value function approx
Dynamic-Programe-with-lingo
- 动态规划（dynamic programming，DP）是解决多阶段决 策问题的一种有效的数量化方法，难度比较大，技巧性也很强。Lindo/lingo 是求解动态规划比较常用的软件之一，通过本实验，掌握动态规划模型在 Lindo/lingo 中的求解。-Solve Dynamic Programming with Lindo and lingo.
Compression
- 基于连通性状态压缩的动态规划问题基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题，本文着重对这类问题的解法及优化进行探讨和研究． -Compression based on the connectivity status of the dynamic programming problem
Knaspack-problems
- 背包问题，对于学习动态规划算法，有很大的帮助，系统的讲解背包问题。-Knaspack problems, It s helpful for you to study the algorithm of sotfware.
juzhen
- 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。 由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。 -The basic idea with the divide
matlab
- 文章运用m atlab语言给出了二维动态规划逆序算法的程序, 并且通过两个数值实例验证了该程序的有效性, 同时也表明了该程序对动态规划问题具有一定的通用性。-By applying m atlab language gives the two-dimensional dynamic programming algorithm reverse the procedure, and by two numerical examples demonstrate the effectiveness of
acm-beibao
- acm动态规划背包问题详解一共有九讲，非常非常的实用-acm dynamic programming knapsack problem Elaborates a total of nine speakers, very very practical
algorithm1
- 动态规划可以找到最优子结构特征，贪心算法用于求解最优化问题-Dynamic programming can be found in sub-optimal structural characteristics greedy algorithm for solving optimization problems
Acm-
- acm动态规划经典习题解析，其中有很多经典案例，如数塔问题、最短路径问题、骑士游历问题等。-Acm dynamic programming classic problem sets, there are a lot of classic case, all to solve the problem, the shortest path problem, knight tour, etc.
algorithm
- 以设计策略为主线，循序渐进地介绍了经典算法设计（包括分治、动态规划、贪心、回溯、迭代改进等算法）、NF完全理论、非精确型算法设计〔包括近似算法、参数化算法，随机算法），以及现代智能优化方法．强调算法思维与编程实践并重，注重运用算法技术解决实际工程问题。-In order to design strategy as the main line, gradual introduction of the classic algorithm design (including the partition
package
- 采用动态规划思想解决0-1背包问题，更好的理解动态规划思想，理解递归的理念- It uses dynamic programming to solve the 0-1 knapsack problem, a better understanding of dynamic programming, understanding the concept of recursion