进行程序设计，需要具备两方面知识：⑴掌握一门计算机语言；⑵掌握解题的方法和步骤。 1 算法的概念及特征 2 算法的表示

1.了解算法概念及算法的表示，掌握用N—S流程序表示算法 2. 熟练掌握赋值语句、End语句和注释语句等语句及输入/输出消息框函数的使用；

5.1 双目立体视觉 5.1.1 概述 5.1.1 工作原理 5.1.1.2 匹配特征的选择 5.1.1.3 匹配规则 5.1.1.4 算法简介 5.1.2 Marr-Poggio-Grimson 算法 5.1.3 Baker-Binford 算法 5.1.4 摄象机的标定

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型

5.1计算机算法 算法(algorithm)就是解决某一类问题的方法。程序设计就是用计算机语言把这类问题的算法描述出来

实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容:

一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况

概率计算 一、概率计算就是在算法中可采用随机选择计算的步骤、元素或参数等。 二、它的基本特征是计算具有不确定性

递归元 递归算法的思想是将对较大规模的对象的操作归结为对较小规模的对象实施同样的操作。 这种规模的变化就体现在递归算法的变元中的一类(一个或几个)变元上,这类变元被称之为递归元

11.1杂凑函数的定义 定义11.1一个函数族:01→{1n>m}称为强无 碰撞压缩函数族,若下面两个条件成立。 (1)计算hn(x)是容易的,即存在一个多项式时间 算法F,若F的输入为10和x∈{0,1,则其输出为 hn(x). (2)给定算法F要找两个不同的消息x1≠x2(x=2D, 使得(x)=hx(x)是困难的,即对每一个多项式时 间概率算法M',每一正多项式p(n)和一切充分大 的n有Prhn))∈Cn(Un)}<1/p(n)(11.1) 其中Un表示{0,1}上的均匀分布随机变量