java实现的基本蚁群算法，蚁群算法是一种智能算法
上传时间： 2014-01-14
上传用户：zhouli
•ARINC429总线协议是美国航空电子工程委员会(Airlines Engineering Committee)于1977年7月提出的，并于同年发表并获得批准使用，它的全称是数字式信息传输系统(Digital Information Transmission System ) 。协议标准规定了航空电子设备及有关系统间的数字信息传输要求。ARINC429广泛应用在先进的民航客机中，如B-737、B-757、B-767，俄制军用飞机也选用了类似的技术。
标签： ARINC429 总线
上传时间： 2015-03-25
上传用户：423619775
自己编写代码实现了kmeans算法，输入变量 data 为 N 行 m 列，每一行为一个数据点，num 表示聚类数目；输出变量 label 为 N 行 1 列， 表示对应的数据点属于哪一类。
上传时间： 2016-05-31
上传用户：lmeeworm
改进的蚁群聚类算法ppt，有原理介绍。背景介绍
上传时间： 2016-06-17
上传用户：hhkpj
用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
上传时间： 2016-10-24
上传用户：浮尘6666
LU算法实例
上传时间： 2016-11-24
上传用户：sky5972069
题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ //这是一个菲波拉契数列问题 public class lianxi01 { public static void main(String[] args) { System.out.println("第1个月的兔子对数: 1"); System.out.println("第2个月的兔子对数: 1"); int f1 = 1, f2 = 1, f, M=24; for(int i=3; i<=M; i++) { f = f2; f2 = f1 + f2; f1 = f; System.out.println("第" + i +"个月的兔子对数: "+f2); } } } 【程序2】 题目：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。 程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除， 则表明此数不是素数，反之是素数。 public class lianxi02 { public static void main(String[] args) { int count = 0; for(int i=101; i<200; i+=2) { boolean b = false; for(int j=2; j<=Math.sqrt(i); j++) { if(i % j == 0) { b = false; break; } else { b = true; } } if(b == true) {count ++;System.out.println(i );} } System.out.println( "素数个数是: " + count); } } 【程序3】 题目：打印出所有的 "水仙花数 "，所谓 "水仙花数 "是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 "水仙花数 "，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 public class lianxi03 { public static void main(String[] args) { int b1, b2, b3;
上传时间： 2017-12-24
上传用户：Ariza
用matlab仿真GS算法程序，可以直接使用
标签： 算法
上传时间： 2019-07-12
上传用户：zhangsc
%========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %对调制信号进行快速傅里叶算法（离散） y1=hilbert(y0) ; %调制信号实部的解析式 factor=0; %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上传时间： 2020-04-07
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%========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %对调制信号进行快速傅里叶算法（离散） y1=hilbert(y0) ; %调制信号实部的解析式 factor=0; %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
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