若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想。
上传时间： 2016-07-07
上传用户：changeboy
各种排序算法设计。 包括简单的：冒泡，比较，选择，shell 和复杂的：快速，堆，二路归并排序
上传时间： 2013-12-20
上传用户：kbnswdifs
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
模拟了操作系统的LRU调度算法，每次选择最久没有使用的页进行置换
上传时间： 2016-08-01
上传用户：日光微澜
课题问题描述 1. 根据算符优先分析算法，编写一个语法分析程序，可以选择以下三项之一作为分析算法中的输入: （1）直接输入根据已知文法人工构造的算法优先关系矩阵 （2）输入已知文法和FIRSTVT、LASTVT集合，由程序自动生成该文法的算法优先关系矩阵 （3）输入已知文法，由程序自动生成该文法的算法优先关系矩阵。 2. 程序具有通用性，即所编制的语法分析程序能够适用于不同文法以及各种输入单词串，并能判断该文法是否为算符文法和算符优先文法。 3. 对输入的一个文法和一个单词串，程序能正确判断此单词串是否为该文法的句子，并要求输出分析过程。
标签： 分析算法
上传时间： 2016-08-02
上传用户：zxc23456789
简单选择排序，这是个解决排序问题的一个算法模型之一。
标签： 排序
上传时间： 2016-08-08
上传用户：zhangjinzj
1. 最早截止时间优先EDF（Earliest DeadlineFirst）算法是非常著名的实时调度算法之一。在每一个新的就绪状态，调度器都是从那些已就绪但还没有完全处理完毕的任务中选择最早截止时间的任务，并将执行该任务所需的资源分配给它。在有新任务到来时，调度器必须立即计算EDF，排出新的定序，即正在运行的任务被剥夺，并且按照新任务的截止时间决定是否调度该新任务。如果新任务的最后期限早于被中断的当前任务，就立即处理新任务。按照EDF算法，被中断任务的处理将在稍后继续进行。
标签： DeadlineFirst Earliest EDF 算法
上传时间： 2016-08-09
上传用户：baiom
排序算法，包含冒泡，快排，插入，2分，等排序算法，可由用户选择排序方法，并由系统随机生成数据，进行排序，并可计算每种排序的所花时间，来比较排序的快慢
标签： 排序算法
上传时间： 2016-08-22
上传用户：钓鳌牧马
c++的标准遗传算法，改方法采用的选择，交叉，变异算子都是很有代表性的，值得参考
上传时间： 2013-12-21
上传用户：ztj182002
