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在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率
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一、 Hash函数概述 二、 Hash函数MD5 三、安全Hash算法SHA 四、基于分组密码与离散对数的Hash函数 五、消息认证
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机器学习:回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割
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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
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聚类算法 K近邻 主成分分析
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智能系统:统计差分与自启动的Camshift跟踪算法
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【智能系统】WSB-EA进化算法的符号网络弱结构平衡分析
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一、选择题(每小题 2 分,共 70 分) (1)下列叙述中正确的是( )。 A)算法的效率只与问题的规模有关,而与数据的存储结构无关 B)算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量 C)数据的逻辑结构与存储结构是一一对应的
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• 数据挖掘算法没有好坏,根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准(CRISP-DM) – 定义商业问题,理解业务背景,了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型,并验证评估 – 选择分析较优算法,并进一步调优 – 应用部署模型
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《数学模型与数学实验》课程书籍文献(数学建模算法大全)第29章 多元分析
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