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一、实验名称：排序算法的应用----多关键字排序的实现 二、实验目的：复习巩固各种排序算法的基本思想和具体实现 ；掌握多关键字排序的要点和实现方法

本课程为专业基础课,也是专业主干课程(学位课程),本课程 是计算机科学的算法理论基础和软件设计的技术基础,主要研究信 息的逻辑结构及其基本操作在计算机中的表示和实现。 课程的任务是学会分析研究计算机加工的数据结构的特性;

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用

用拉格朗日动力学第二类方程建立机器人动力学算法,是一种常用的,行之有效的方法,但是,计算起来很繁。Pual引入平移和旋转微分向量进行化简,最后得到了近似解。本文在用拉氏方程得到机器人动力学算法的基础上,引进线性空间的内积概念得,到内积法,并用它来计算我院机器人ROBOT—1的动力学方程,可使计算大为简化

一、简答题(10分) 1.规则曲线如直线、圆、椭圆等图形在计算机中的产生方法有微分算法和 Bresenham算法,它们之间的本质区别是什么? 2.简述RGB颜色模型、HSV颜色模型、CMY颜色模型间的关系

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提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS