搜索资源列表
mintwo-C
- * 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * a--无用 * 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差 * a为用基函数进行曲线拟和的系数, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M]. -* The alg
zhoumao
- 换乘次数最少是乘客出行时考虑的首要因素。描述了传 统的Dijkstra 算法,并分析了Dijkstra 算法不适合公交网络最优路径选择的原因。最后根据公交乘客可以步行小段 距离再转车的实际情况,提出一种基于换乘次数最少的公交最短路径改进算-takes the least number of passenger trips is considered the primary factor. Descr iption of the traditional Dijkstra algorithm
algorithmfinal
- 实验五：算法的综合应用 问题描述： 有m台不同的机器，n个不同的工件。每个工件有多道工序，每道工序由指定的机器在固定的时间内完成。一道工序一旦开始处理，就不能中断。每台机器一次只能处理一道工序。一个调度就是决定每台机器上工序的处理顺序，使得机器完成所有工件的时间最短。具体的，该问题就是要求在满足（1）、（2）两个约束条件的前提下，确定每台机器上工序的顺序，使加工的时间跨度（从开始加工到全部工件都加工完所需要的时间）达到最小。其中，（1）表示工件约束条件：对每个工件而言，机器对它的
NEURAL+NETWORK
- bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一，本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法（back-propagation简称BP算法）。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
FACERECOGNITIONBASEDONFRACTALANDGENETICALGORITHMS.
- 本文的题目是基于分形和遗传算法的人脸识别方法，对有限人群提出一种采用分形特征和遗传聚类的识别方法: 将图像分成很多小区域, 分别计算各个区域的分形特征, 以充分利用图像二维信息 同一个模式有多个样本, 通过遗传算法进行聚类以得到最优解实现不变性识别. 最后采用ORL 人脸图像库的一组图像对比了新方法、本征脸法和自联想神经网络方法, 结果表明该方法的识别率, 与本征脸法相似, 比自联想神经网络高.