java中大部分对图形、文本、图像的操作方法都定义在Graphics类中，所以此次实验使用的方法如Color(int r, int g,int b), setColor(Color c),drawline(int x1,int y1,int x2,int y2)等都来自Graphics类中，此外对文本和字体的处理还用到了Font类中的 new Font(“字体名”，字体风格，字体大小)，setFont（Font f）等方法；
上传时间： 2013-11-29
上传用户：yimoney
一个很好的学习粒子群算法的例子。（刘康C++版本） 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 备注：目标优化函数程序中已经内定了，f6 ={0.5-[sin(sqrt(x2+y2)2-0.5]}/(1+0.001*(x2+y2))2 用户可以通过编辑pso.cpp文件自定义优化函数。另外屏幕输出的是最后所求得的最优值和相应的最优点。
上传时间： 2014-11-21
上传用户：天涯
实验一：三次样条插值（P56，例6） 一、实验目的： 1) 掌握三次样条插值的运用 2) 了解拉格朗日插值在高次上的误差 二、实验环境：Matlab6.5 三、实验内容： 1) 给定函数f(x)=1/(1+x2)，-5<=x<=5，节点xk=-5+k，(k=0,1,2…10)，用三次样条插值求S10(x)，S10’(-5)=f’(-5)，S10’(5)=f’(5)。 2）作原函数f(x)，拉格朗日插值函数Ln(x)，三次样条差值函数Sn(x)。画出三个函数的图像，比较它们的区别。
上传时间： 2017-02-18
上传用户：天诚24
先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。
上传时间： 2014-01-23
上传用户：frank1234
注意：只有C代码。串行驱动led显示，一个74hc595位移寄存器驱动三极管驱动led位，两个74hc595驱动led段，方式位5位x8段x2=10个数码管5分频，每次扫描时间位1.25ms
上传时间： 2017-04-19
上传用户：yulg
多种基于内容的视频检索镜头分割算法matlab程序，主要是检测突变，有基于直方图的方法，基于x2直方图的方法，基于像素的方法以及基于边缘轮廓法对比！对于这一领域的研究具有很好的入门作用！也是本人毕业论文所写的！视频文件建议先分离掉声音，仅保留图像系列,文件须为mpg!
上传时间： 2017-05-03
上传用户：hgy9473
Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/e)x] step3:Slove x=1/F(u) step4:Repeat Step1~Step3 by using different u,you can get x1,x2,x3,...,xn step5:If the first packet was generated at time [0], than the second packet will be generated at time [0+x1],The third packet will be generated at time [0+x1+x2], and so on …. Random-number generation 1.static method random from class Math -Returns doubles in the range 0.0 <= x < 1.0 2.class Random from package java.util -Can produce pseudorandom boolean, byte, float, double, int, long and Gaussian values -Is seeded with the current time of day to generate different sequences of numbers each time the program executes
标签： Generate Possion between random
上传时间： 2017-05-25
上传用户：bibirnovis
最小二乘法一般是用来拟合直线和一些线性数据的，就是用一条直线来尽可能的表达若干的点的趋势，当然直线穿过所有的点是最好的，但往往有误差存在，所以拟合出的直线要求误差最小.设这些点为(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn).拟合直线为y=kx+b.
上传时间： 2014-08-13
上传用户：xuanjie
These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomial Interpolation Points (Small) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... Nth Sample (xN,yN) N1: Number of Error Evaluation Points (Large) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... N1th Sample (xN1,yN1)
标签： Polynomia following require Number
上传时间： 2017-09-21
上传用户：许小华
共轭梯度法为求解线性方程组而提出。后来，人们把这种方法用于求解无约束最优化问题， 使之成为一种重要的最优化方法。 共轭梯度法的基本思想是把共轭性与最速下降方法相结合， 利用已知点处的梯度构造一组共 轭方向， 并沿这组方向进行搜索， 求出目标函数的极小点。 根据共轭方向的基本性质， 这种 方法具有二次终止性。 在各种优化算法中， 共轭梯度法是非常重要的一种。 其优点是所需存 储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。 共轭方向 无约束最优化方法的核心问题是选择搜索方向 . 在本次实验中 , 我们运用基于共轭方向的一种 算法 — 共轭梯度法 三．算法流程图： 四．实验结果： (1). 实验函数 f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2; 给定初始点 (0,0,0) ， k=1 ，最 大迭代次数 n d 确定搜索方向 进 退 法 确 定 搜 索 区 间 分割法确定最 优步长
上传时间： 2016-05-08
上传用户：saren11
