-
非Steffensen方法
Steffensen method for non-linear equations in C
- 2022-08-20 07:16:26下载
- 积分：1
-
遗传算法求解TSP问题
有31座城市，采用遗传算法求解tsp问题，给出源程序。可运行!
遗传算法是模仿生物进化和自然选择机理，模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。近年来，遗传算法由于在解决各类最优化问题时表现出的鲁棒性、全局性、隐含并行性和自适应性而成为一种应用同益广泛的智能优化算法。旅行商问题(TSP)是组合优化领域中的一个典型NP完全问题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。快速、有效地解决TSP问题有着较高的理论意义和实际应用价值。本文针对解决TSP 问题,用遗传算法施行对TSP问题进行了求解，对选择、交叉和变异算子进行了算法设计，最后探讨了遗传算法解决旅行商问题自身具备的特点。
- 2022-07-16 23:21:19下载
- 积分：1
-
这是一个用Turboc2.0开发的程序，实现了组合数学的序数法
这是一个用Turboc2.0开发的程序，实现了组合数学的序数法-Turboc2.0 with the program and realize the combination of mathematical sequence of numbers
- 2023-02-17 13:10:03下载
- 积分：1
-
各种形态学源码，以及图像dib的类建立，封装性好，方便实用效果好
由于MFC没有封装DIB类，编写面向对象的的DIB类，易于维护和移植；然后提供数学形态学代码，实现图像各种形态学运算，处理时只需要定义形态学类然后进行调用即可，代码都经过调试运行，现在应用与工程项目中
- 2022-02-01 20:07:16下载
- 积分：1
-
single
单因素方差分析程序-single-factor analysis of variance procedure
- 2022-02-20 10:32:26下载
- 积分：1
-
这是数字信号处理――matlab释义与实现一书的源代码
这是数字信号处理――matlab释义与实现一书的源代码-This is the Digital Signal Processing-- Matlab Interpretation and Implementation of a source book
- 2022-08-21 10:43:20下载
- 积分：1
-
Online digital handwriting recognition, pattern recognition, it is based on proc...
联机数字手写识别，模式识别中很基础的程序，也是基于点轨迹的识别-Online digital handwriting recognition, pattern recognition, it is based on procedures, is also based on the identification of trajectory points
- 2022-02-01 06:20:38下载
- 积分：1
-
使用特设的方式，将不同的功能，切割到不同的…
使用即席方式，将不同的功能剪切到不同的文件中，主要学习如何学习如何在文件头内以及其他文件的项目，并添加如何读取文件输出到特定的位置，以及读取文件空白如何处理，使用简单的算法来说明，同样很有帮助适合初学者！
- 2022-11-18 18:40:03下载
- 积分：1
-
Through the C language programming to achieve numerical method of Jacobi iterati...
通过C语言编程实现数值计算方法中的雅可比迭代，输入各个方程组的系数和迭代次数可以得到方程的精确解和中间计算结果。另外方程组未知数的个数可以自行设定。-Through the C language programming to achieve numerical method of Jacobi iteration, enter all equations of the coefficients and number of iterations can be exact solutions of equations and intermediate results. Another unknown number of equations can be set.
- 2022-02-03 16:28:03下载
- 积分：1
-
Matlab的地理数据分析
%Markov链%第一种方法A=[0 1243.37 171.92 29.79 0 0 00 0 6983.97 957.97 0 0 00 0 203845.5 9812.96 0 0 034 0 77259.28 11323.64 3851.17 0 4.89128.47 11580.83 917.15 0 5761.7 2397.61 02293.52 79225.61 9979.07 3647.11 0 91339.8 24.360 141.18 964.94 2.2 0 0 28.67]; %原始数据矩阵[m,n]=size(A); %计算矩阵的行数和列数Rsum=sum(A"); %计算矩阵各行数值之和S=Rsum(ones(n,1),:); %将各行数值之和平移为矩阵M=(A"./S)"; %计算转移概率矩阵%第二种方法A=[0
- 2022-01-22 01:04:19下载
- 积分：1
