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L.P. 问题中变量个数多于 2 时,图解法失效 即使是计算机求解,首先也要有有效算法,然 后才可能利用程序去实现它 单形法,是 L.P. 问题算法之基础。本质上,它 是代数方法,可以用线性代数的理论证明方法 的合法性,清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做,将把有限 的精力和时间浅尝辄止:了解算法本身的使用 ,并不证明“为什么”
文档格式:PPT 文档大小:424.5KB 文档页数:5
GSM系统用户的三参数组是什么? IMSI和相应的Ki在用户SIM卡和鉴权中心(AUC)中 都会分别存储,而且它们还分别存储着鉴权算法 (A3)和加密算法(A5和A8)AUC中还有一个伪随 机码发生器,用于产生一个不可预测的伪随机数 (RAND)RAND和Ki经AUC中的A8算法产生一个 密钥(Kc),经A3算法产生一个响应数(SRES)。密 钥(Kc)、响应数(SRES)和相应的伪随机数(RAND) 一起构成了用户的一个三参数组
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本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z-1)的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性
文档格式:PDF 文档大小:590.77KB 文档页数:9
针对\基于排序变换的混沌图像置乱算法\一文提出的密码系统进行了安全性分析.在有限数字精度下,密钥空间小不足以抵抗唯密文攻击.在选择明文攻击或选择密文攻击下,置换地址码可以重现.在此基础上,结合Logistic混沌映射的反向迭代,提出了一个密钥恢复算法.理论和实验结果均表明,该密钥恢复算法是实际可行的.有限数字精度的限制和线性变换的弱点,是导致该密码系统不够安全的两个主要原因.最后讨论了五种可能采取的改进措施及其效果
文档格式:PDF 文档大小:394.49KB 文档页数:5
根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果\时间边界锐化\的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好
文档格式:PDF 文档大小:474.47KB 文档页数:5
针对板坯重量被事先确定的情况,提出了客户订单重量需求规格和宽度需求规格为区间值的板坯设计问题,建立了最小化板坯数量和总盈余量的多目标板坯设计模型.基于构建的订单-板坯矩阵和板坯相容集合,提出了一种两阶段的板坯设计最优算法,算法的第一阶段实现板坯数量最小化,第二阶段实现总盈余量的最小化.针对提出的算法,给出了最优性质的理论证明以及基于实际数据的应用算例
文档格式:PPT 文档大小:972KB 文档页数:99
⚫ 10.1 基本概念 ⚫ 10.2 最短路问题 (一)Bellman最优化原理 (二)Dijustra算法(双括号法) (三)通信线路布施问题 (四)设备更新问题 ⚫ 10.3 最小生成树 (一)基本概念与理论 (二)Kruskal算法(加边法、破圈法) (三)丢边法(破圈法) ⚫ 10.4 最大流问题 (一)基本概念 (二)双标号算法 ⚫ 10.5 最小费用最大流 (一)基本概念 (二)求解算法
文档格式:PDF 文档大小:507.68KB 文档页数:6
提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题
文档格式:PPT 文档大小:4.57MB 文档页数:142
3.1 引言 3.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 3.3 按时间抽取(DIT)的基2-FFT算法 3.4 按频率抽取(DIF)的基2-FFT算法 3.5 N为复合数的FFT算法 3.6 线性调频Z变换(Chirp-Z变换)算法 3.7 利用FFT分析时域连续信号频谱 3.8 FFT的其他应用
文档格式:PPT 文档大小:348KB 文档页数:58
L.P. 问题中变量个数多于 2 时,图解法失效即使是计算机求解,首先也要有有效算法,然 后才可能利用程序去实现它 单形法,是 L.P. 问题算法之基础。本质上,它 是代数方法,可以用线性代数的理论证明方法 的合法性,清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做,将把有限 的精力和时间浅尝辄止:了解算法本身的使用 ,并不证明“为什么”
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