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单片机开发  32 k eeprom c51 源程序调试通过

32 k eeprom c51 源程序调试通过

https://www.eeworm.com/dl/648/128947.html

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数据结构  /*最大k乘积问题问题描述: 设I是一个n位十进制整数。如果将I划分为k段

/*最大k乘积问题问题描述: 设I是一个n位十进制整数。如果将I划分为k段，则可得到k个整数。这k个整数的乘积称为I的一个k乘积。试设计一个算法，对于给定的I和k，求出I的最大k乘积（n<=10）。示例:输入为： 4 3 结果:1234 */

https://www.eeworm.com/dl/654/129084.html

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matlab例程  動態聚類k-means演算將輸入在程式中的數據資料給予適當的分群

動態聚類k-means演算將輸入在程式中的數據資料給予適當的分群

https://www.eeworm.com/dl/665/129338.html

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数据结构  (1)输入E条弧<j,k>,建立AOE-网的存储结构 (2)从源点v出发,令ve[0]=0,按拓扑排序求其余各项顶点的最早发生时间ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓

(1)输入E条弧<j,k>,建立AOE-网的存储结构 (2)从源点v出发,令ve[0]=0,按拓扑排序求其余各项顶点的最早发生时间ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓朴有序序列中顶点个数小于网中顶点数n,则说明网中存在环,不能求关键路径,算法终止否则执行步骤(3)(3)从汇点v出发,令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓朴排序求其余各顶点的最迟发生时间vl[i]( ...

https://www.eeworm.com/dl/654/129712.html

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人工智能/神经网络  K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是nkm

K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模 ...

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人工智能/神经网络  由于K－均值聚类算法局部最优的特点

由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因 ...

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