基于ARM嵌入式系统应用开发实例,生物识别代码
上传时间: 2014-01-17
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2007年中科院马普所在上海举办的首届系统生物春季班中Nakahara教授的讲义,介绍系统生物的最新发展.
上传时间: 2016-06-05
上传用户:tyler
2007年中科院马普所在上海举办的首届系统生物春季班中Jochen steil教授的讲义,介绍系统生物的最新发展.
上传时间: 2014-01-22
上传用户:mpquest
介绍自然语言处理工具在生物信息学领域的应用的ppt.作者为uiuc博士生。
上传时间: 2014-01-11
上传用户:yangbo69
生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体特征或是个人行为特点,并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较,完成认证的一种解决方案。
上传时间: 2016-06-11
上传用户:851197153
在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“进化算法(evolutionary algorithm)”的随机优化技术在解这类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前,进化算法主要包括三个研究领域:遗传算法、进化规划和进化策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。
标签: evolutionary 1960 algo 工业
上传时间: 2016-06-19
上传用户:dave520l
ARM嵌入式应用开发典型实例配书光盘\ARM嵌入式应用开发实例\生物识别项目.rar
上传时间: 2013-12-29
上传用户:caiiicc
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型. 生存+检测的迭代搜索过程是它的核心.
上传时间: 2014-12-07
上传用户:LouieWu
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 )同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰(死亡),是根据 它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有更多的机会保留下来 。适应性强弱是通过计算适应性函数f(x)的值来判别的,这个值称为适应值。适应值函数f(x)的构成与目标函数有密切关系,往往是目标函数的变种。
上传时间: 2016-07-05
上传用户:lizhizheng88
生物领域的一个并行计算代码,通过蛋白质网络之间各点关系计算矩阵
上传时间: 2013-12-23
上传用户:gaojiao1999