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random_technology
- 这里采用了C++里随机的一个函数,通过修改,顺利变成一个在指定范围内随机抽取数据的函数,并且不重复抽取-here C. Lane used a random function, through the revision, smoothly into a designated area in random data function, and does not take repeat
CRFPP0[1].53
- 条件随机域，主要用于标记序列，可以进行分词，词性标注，句法分析，以及文本抽取等。-condition random field
getrnd
- 原创：随机抽样。从一系列的总体中抽取出指定数量的不重复样本点。-random sampling. From a range of the overall extraction of a specified quantity of sample points of non-repetition.
qqmima
- 随机抽取16个大学字母，组成一段密码。简洁快速！-Random sample of 16 college letters to form a password. Simple fast!
FH-SS
- 要进行误码率的计算，需要分两步进行，即抽样和判决。假 设信源信息码长度为M，每个信息码包含N 个采样点数，则，先从第一个信 息码的N 个采样点中，随机抽取i 个，判断是否全为1，或全为－1，这样就 确定了此信息码为1 还是－1；以同样的方法对输出的信息码再做一次，最后 将两个信息码的判断结果进行比较，不同就记录下来，进行累加，相同则进 行下一次循环。M 个循环后，把累加和的结果除以M，就得到本系统的误码 率了。 -To calculate the error rate
suanshu
- 实现简单的加减法运算，随机抽取两个数进行加减法运算，并判断正误-Simple addition and subtraction operations, were randomly selected for subtraction of two numbers, and true or false
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- 基于遗传算法的PID算法参数研究 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁
rw4r23er
- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
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- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
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- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息-GA
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- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变-GA in power system
Individual-choice
- 单项选择题标准化考试系统 （1） 用文件保存试题库。（每个试题包括题干、4个备选答案、标准答案） （2） 试题录入：可随时增加试题到试题库中 （3） 试题抽取：每次从试题库中可以随机抽出N道题（N由键盘输入） （4） 答题：用户可实现输入自己的答案 自动判卷：系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩。 -Multiple-choice standardized test system (1) test database with the file. (Incl
dividevec
- dividevec()用来重新随机抽取上述三种分类的数据，原来的顺序被打乱-dividevec () is used to re-random sample of the above three categories of data, the original order has been disrupted
suiji
- 利用随机化算法对顺序表进行搜索： 随机抽取有序表元素； 从最接近待查元素开始搜索。 -The use of randomized algorithms search order table: randomly selected from the ordered list of elements start the search from the closest to the unknown element.
U2
- 1到40的无重复随机抽样的程序，其中抽取数目为参数，可调节-1 to 40 repeated random sampling procedure, which extract the number of parameters can be adjusted
parzen_window
- 采用parzen窗函数方法对待估计的均值为0，方差为1的正态密度函数，随机抽取若干样本，估计概率密度函数-Window function method using parzen treat the estimated mean and variance of the normal density function, randomly selected from a number of samples, the estimated probability density function
task_1
- 当进行数字处理的时候，必须按照一定比例抽取数据，该程序成功按照随机比例抽取数据-Screening data
Extreme-nonlinear-function
- 用函数输入输出数据训练BP神经网络,使训练后的网络能够拟合非线性函数输出,保存训 练好的网络用于计算个体适应度值。根据非线性函数方程随机得到该函数的4000组输入输出数据,存储于data中,其中input为函数输入数据,output为函数对应输出数据,从中随机抽取3900组训练数据训练网络,100组测试数据测试网络拟合性能。最后保存训练好的网络。-With the function input and output data to train BP neural network, so th
ML
- 最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。-Maximum likelihood method (Maximum Likelihood, ML), also known as maximum likelihood estim
mpca
- 以下Matlab项目包含用于模块化pca的源代码和Matlab示例。 代码有一些问题，orl面部从1.pgm命名为400.pgm.5从每个类中随机抽取的测试和训练集。图像分为4部分。-The following Matlab project contains the source code and Matlab examples used for modular pca. the code has some problem,orl faces are named 1.pgm to 400.pg