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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动
超长正整数的加法
- 请设计一个算法来完成两个超长正整数的加法。 *问题分析与算法设计 首先要设计一种数据结构来表示一个超长的正整数，然后才 能够设计算法。 首先我们采用一个带有表头结点的环形链来表示一个非负的 超大整数，如果从低位开始为每 个数字编号，则第一位到第四 位、第五位到第八位...的每四位组成的数字，依次放在链表的 第一个、第二个、...结点中，不足4位的最高位存放在链表的最 后一
kthtree
- kthtree问题 给定一棵有向树T，树T 中每个顶点u都有一个权w(u)；树的每条边(u,v)也都有一个 非负边长d(u,v)。有向树T的每个顶点u 可以看作客户，其服务需求量为w(u)。每条边(u,v)的边长d(u,v) 可以看作运输费用。如果在顶点u 处未设置服务机构，则将顶点u 处的服务需求沿有向树的边(u,v)转移到顶点v 处服务机构需付出的服务转移费用为w(u)*d(u,v)。 树根处已设置了服务机构，现在要在树
基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离
- 基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离-based on non-negative matrix factorization algorithm for Blind Signal Separation
neipaixu
- [问题描述] 将N个关键字去整数的记录进行整序， 以使所有关键字为非负数的记录排在关键字为负数的记录之前，要求使用最少的附加空间，且算法的时间复杂度为O（N） [输入] 待排序记录个数，各关键字的值。 [输出] 关键字从正负分开，正数在前 [存储结构] 待排序记录顺序存储。 [算法的基本思想] 快速排序算法每次任取一个记录的关键字为标准，将其余记录分为两组将，N个关键字去整数的记录进行整序， 以使所有
nmf
- Code to run the Non-negative Matrix Factorization algorithm as presented in the Lee, Seung 1999 Nature paper.
LNMF
- 人工智能模式识别中基于非负矩阵分解生成特征空间的算法-artificial intelligence pattern recognition based on non-negative matrix factorization generation features of the algorithm space
NMF
- LNMF是基于“局部”非负矩阵分解生成特征空间的算法，而NMF是基于非负矩阵分解。-Matrix is based on a "partial" non-negative matrix factorization generation features space algorithm, which is based on the NMF non-negative matrix factorization.
基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离
- 基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离-based on non-negative matrix factorization algorithm for Blind Signal Separation
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- LNMF是基于“局部”非负矩阵分解生成特征空间的算法，而NMF是基于非负矩阵分解。-Matrix is based on a "partial" non-negative matrix factorization generation features space algorithm, which is based on the NMF non-negative matrix factorization.
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- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动
nmf
- Code to run the Non-negative Matrix Factorization algorithm as presented in the Lee, Seung 1999 Nature paper.
nmf_toolbox_ver1.4
- 非负矩阵分解的matlab代码，内容全！希望对大家有用-Non-negative Matrix Factorization of matlab code, the contents of the whole! Hope useful for everyone
NMF
- 很不错的NMF代码！里面对NMF做了一个非常巧妙的非负限制.-NMF code is very good! NMF done inside of a very clever non-negative constraints.
NNMFSearchResultClusteringSource
- non-negative matrix factorization
nmf-0.09.tar
- NMF 0.09 A non-negative matrix factorization code
NNMFSearchResultClusteringSource
- Non Negative Matrix Factorization (NNMF) might sound scary, but it s a relatively simple technique that extracts "features" from a document/term matrix. These features represent a cluster of terms within the documents, w
Improved-non-negative-sparse-coding-algorithm
- 改进的非负稀疏编码图像基学习算法Improved non-negative sparse coding algorithm for image-based Learning-Improved non-negative sparse coding algorithm for image-based Learning
Nonnegative_matrix_factorization.tar
- Nonnegative_matrix_factorization是实现非负矩阵分解的程序，该算法可以用来进行图像分解和模式识别 -Nonnegative_matrix_factorization is to achieve non-negative matrix factorization procedure, the algorithm can be used for pattern recognition and image d