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K 遗憾查询的几何方法
返回用户可能感兴趣的元组是多准则决策的最重要目标之一。顶部 k 查询和天际线查询都是两个具代表性的查询。顶部 k 查询其优点是向用户返回元组的数目有限，但需要用户给他们确切的效用函数。轮廓查询有其优点用户不需要给其确切的效用函数但没有控制着要返回的元组数目。在本文中，我们研究了 k 遗憾查询，最近提出的查询，综合两个具代表性的查询的优点。我们先找一些有趣的几何性质为 k 遗憾查询。我们基于这些属性，定义候选点称为快乐点 k 遗憾查询，不在文献中研究了一套。这一结果不仅所有现有的算法，还所有新算法，以针对 k 遗憾查询是非常基本并且互惠互利。自从发现快乐点数目很小，可以显著改善所有现有算法的效率。此外，基于其他的几何性质，提出了两种有效的算法，每一种比最著名最快的算法更有效地执行。我们的实验结果表明我们提出的算法比跑得快的最著名的方法在合成和真实数据集上。尤其是，在我们在真实数据集上的实验中，最著名的方法花了 3 小时的时间来回答 k 遗憾查询，但我们建议的方法之一，花了大约几分钟和另一次在一秒钟内
- 2022-12-11 20:35:05下载
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二叉树遍历的方法
二叉树遍历的方法-binary tree traversal methods
- 2022-02-05 15:16:36下载
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MD5加密源码
VC实现的MD5加密算法源码，包括完整的VC代码，可用VC6打开，编译调试，还包括测试数据和测试用例，可直接拿来使用，有很高的利用价值。也是从其他地方下载的，忘记是哪里下载的了。
- 2022-03-29 07:59:59下载
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数值处理算法源代码
数值处理算法源代码-numerical algorithm source code
- 2022-07-03 13:56:44下载
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反向传播神经网络的多个输出
反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下：
初始化与小随机加权网络。
目前对网络的输入层的输入的模式。
饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。
采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。
饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。
传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。
喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。
对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。
重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。
为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。
- 2022-01-25 23:46:40下载
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Hanoi非递归源码
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