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此文件夹中共包括十二个小程序 AVL创建平衡二叉树,通过加入一个个的结点创建,并实现了平衡二叉树中的结点删除 Boyer_Moore算法的串模式匹配 Horspool算法的串模式匹配 Graph实现了有向图的非递归广度优先遍历及非递归深度优先遍历 HeapSort利用堆排序实现优先级队列 Merge实现二路归并排序算法 MFK动态规划解背包问题 nqueu ...

https://www.eeworm.com/dl/534/475169.html

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matlab例程  报童问题的计算机仿真％tm一轮实验的预定模拟天数％t一轮实验的仿真天数累积值％z订报量％z 最优订报量％g订报量z之上界％s1损失值之累计值％s最小损失值值％r按概率分

报童问题的计算机仿真％tm一轮实验的预定模拟天数％t一轮实验的仿真天数累积值％z订报量％z 最优订报量％g订报量z之上界％s1损失值之累计值％s最小损失值值％r按概率分布产生随机售报量样本

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实验报童仿真分

其他  对于一个动态系统dy/dt=-y(t)+x(t-m),m为一个时间滞后常量

对于一个动态系统dy/dt=-y(t)+x(t-m),m为一个时间滞后常量，x(t)、y(t)都是关于时间 t的函数，其中x是一个正态分布的数据集合，可随机产生，这样情况下，如何将系统情况用样本点表示出来

https://www.eeworm.com/dl/534/200372.html

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t-m dy dt 动态系统

其他书籍  参数估计.doc 通过本章的学习

参数估计.doc 通过本章的学习，我们应该知道： 1. 统计抽样推断的常用术语 2. 抽样推断基于什么样的原理 3. 点估计与区间估计的具体操作 4. 抽样组织方式及其相应的误差计算 5. 每次抽样需要多大的样本容量

https://www.eeworm.com/dl/542/236394.html

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参数估计

笔记  机器学习，模型评估

在学习得到的模型投放使用之前，通常需要对其进行性能评估。为此，需使用一个“测试集”（testing set）来测试模型对新样本的泛化能力，然后以测试集上的“测试误差 ”（testing error）作为泛化误差的近似。

https://www.eeworm.com/dl/521552.html

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机器学习模型

技术资料  一种基于贝叶斯网络的匹配引擎设计

匹配引擎不是简单的搜索，而是全新的深层次信息挖掘。该文构建一种基于贝叶斯网络模型的匹配引擎。项目需求中有4种类型的节点集合，通过建模，设计一个4层贝叶斯网络，主要用来对输入样本进行打分筛选。在该模型中

https://www.eeworm.com/dl/905658.html

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匹配贝叶斯

技术资料  分布式蠕虫蜜罐部署策略分析

蜜罐的捕获能力来自于其数量和分布位置，在同一网络拓扑中，运用合理的部署策略，可以部署最少的蜜罐，在最短的时间内捕获到蠕虫样本。本文讨论了蜜罐以及蠕虫扫描策略的研究内容，对红色代码蠕虫进行了深入

https://www.eeworm.com/dl/907425.html

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分布式蠕虫蜜罐策略

技术资料  半监督聚类中基于密度的约束扩展方法

现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息，限制了聚类算法的性能。该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE)，将数据集以图的形式表达，定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系

https://www.eeworm.com/dl/908887.html

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半监督聚类

技术资料  基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法

本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP 算法中引入了极大似然估计，在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且针对椒盐噪声模型构造了新的鲁棒误差函数

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估计

技术资料  基于神经网络模型的桥梁结构损伤识别

给出一种神经网络方法在钢桥结构损伤检测中的应用。着重讨论了网络设计和学习算法问题。网络结构模拟桁架桥，训练样本从多个损伤区域产生。仿真表明，本算法只需少量的结构参数就可得到较满意的辨识结果，且

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神经网络模型

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