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一维黄金 插值 格点法
- 本程序可以对任意输入的一元二次函数，算法利用了黄金分割法，插值法，格点法求出最小值-the arbitrary procedures for the importation of a quadratic function, the algorithm using the Golden Section, interpolation, the lattice method, the minimum
nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们分别得到S1和S2中的最小距离δ1和δ2。现设δ=min(δ
粒子群算法计算最短路径
- 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编
逢山开路模型
- 在本问题的求解中，修桥和挖隧道是两个相类似的求解过程，我们将求解过程分为两个部分：第一、对河岸边一固定点 ，将桥修在 处时，求解由起始点 到经固定点 到居民点 的最短路线。第二、如何确定 的位置，使得总路线的费用最小。我们分别用了两个模型来进行这两部分内容的求解。模型一、针对坡度的限制，利用小区域内的局部最优来达到全局最优。模型二、列出点 有一定的位移时，可以减少的费用 的函数方程，然后利用河岸附近等高线较紧密，公路不能沿偏离等高线方向前进的特性，求出减少的费用 的条件极值，从而确定最佳修桥地点
一维黄金 插值 格点法
- 本程序可以对任意输入的一元二次函数，算法利用了黄金分割法，插值法，格点法求出最小值-the arbitrary procedures for the importation of a quadratic function, the algorithm using the Golden Section, interpolation, the lattice method, the minimum
nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们分别得到S1和S2中的最小距离δ1和δ2。现设δ=min(δ
robustlssvm
- 一个用于鲁棒最小二乘支持向量机的函数.可以对奇异点和非高斯分布的数据进行计算.-for a robust least squares support vector machine function. Be right singular point and the non-Gaussian distribution of data calculated.
circle_fitting
- 能够实现对圆周候选点进行最小二乘拟合，得到拟合圆的圆心坐标及其半径-circumference can be achieved right candidate points least squares fitting, be fitting circle's center coordinates and radius
nihe
- 对给定数据进行最小二乘曲面拟和，然后计算给定点的函数值。-Data on a given least-squares surface fitting, and then calculating a given point of the function value.
lwr
- 强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程 -Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
report+of+Algorithm
- 算法设计的实验报告 包括Bottom-Up Merge Sorting算法、插入排序算法Heaps的创建堆、堆排序算法、按秩合并算法以及带路径压缩算法、实现查找第K小元素算法、实现快速排序算法、实现平面内最接近点对算法、实现最长公共子序列算法、实现矩阵链相乘算法、实现0/1背包问题算法、实现Dijistra’s算法、Prim算法、Kruskal算法、文件压缩算法-Experimental Algorithm Design Report including Bottom-Up Merge So
cvfitline
- 直线拟合。给定1D，2D，3D点对，就能通过程序实现点对的最小二乘法直线拟合。-fitline
Houghtransformation
- 将霍夫变换与最小二乘法相结合,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。 首先,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声,并将分布在不同直线附近的点分离出来 然后,用最小二乘法 拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在 多条直线附近而无法拟合的两个问题 同时也解决了直接使用霍夫变换时,拟合直线精度不高和直线段有效区间 不容易控制的问题。-The Hough transform and least square
ClosestPair
- 最小点对距离，即ClosestPair，时间复杂度进行了优化-The program is used to find the closest pair points
curvefitting
- 采用最小二乘法的三次多项式对离散数据点进行曲线拟合 -least-squares approximation curve fitting
Dijkstra
- 最小点对问题（二维） 二维最接近点对问题：给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点的所有点对中，该点对的距离最小。严格地说，最接近点对可能多于1对。 【本算法基于C++语言编写，在Windows平台的DEV C++下编译通过，且运行正常】 -The minimum point of the problem (two-dimensional) two-dimensional closest point of the problem: a pair of points
mincircle
- 对已知点集 求最小覆盖圆的中心点坐标并画图(Find the center coordinates of the minimum covering circle and draw the drawing for the known set of points)
最小二乘法分段直线拟合
- 曲线拟合是图像分析中非常重要的描述符号。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,然而一般的最小二乘法有一定的局限性,已经有不少学者对其进行了一些改进。进一步对最小二乘法进行改进,提出一种新的分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合,以达到简化数学模型的建立和减少计算的目的,使其能够更好地对点序列进行拟合。(Curve fitting is a very important descr iptor in image analysis,the most commonly used curve fitting
MLS
- 对二维离散点进行拟合，而且拟合效果比标准最小二乘好很多(Fitting two dimensional discrete points)
最小二乘法圆拟合方法1
- 通过对图像中值滤波处理，二值化，边缘查询，找出图像中源所有的边缘像素点，然后利用最小二乘法对这些边缘点进行找圆，计算出圆的坐标和半径。(By means of median filtering, binarization and edge query, all edge pixels in the image source are found, and then the least square method is used to find the circles of these edge p