排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，其中包含冒泡排序，直接插入排序，简单选择排序，希尔排序，快速排序，堆排序等，各有其特点。对排序算法比较的分析可以遵循若干种不同的准则，通常以排序过程所需要的算法步数作为度量，有时也以排序过程中所作的键比较次数作为度量。特别是当作一次键比较需要较长时间，例如，当键是较长的字符串时，常以键比较次数作为排序算法计算时间复杂性的度量。当排序时需要移动记录，且记录都很大时，还应该考虑记录的移动次数。究竟采用哪种度量方法比较合适要根据具体情况而定。在下面的讨论中我们主要考虑用比较的次数作为复杂性的度量。
2021-06-26 00:11:15
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VC++多线程实现三种排序算法比较----冒泡排序、快速排序、归并排序，很有意思，可以下载看看！
2021-06-24 20:18:40
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(1) 对以下10种内部排序算法进行比较：起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序、折半插入排序、二路插入排序、归并排序、基数排序。
(2) 待排序表的表长不小于100；其中的数据要用伪随机数产生器产生；至少要用5组不同的输入数据做比较；比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数（关键字交换为3次移动）。
(3) 针对不同的输入表长做试验，观测检查两个指标相对表长的变换情况。
(4) 随机产生的数据保存到文件input.txt中，将各个算法的关键字比较次数和关键字移动次数的比较分析结果，显示输出到屏幕，并保存到Out.txt文件中。
2021-06-15 00:51:20
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svm算法手写matlab代码MNIST数据库分类
介绍
图像分类和识别是一项重要的机器学习任务，可用于多种应用程序。
特征工程是图像分类算法的基本步骤。
我们的第二个项目为图像的理解和分类提出了一项新功能。
基于图上的扩散理论，我们从图中提取了一个时间序列作为新的图像特征。
该功能对于图像的旋转/缩放/变异具有鲁棒性。
我们使用K近邻（knn），逻辑回归和SVM在MINIST（MNIST：手写数字数据库，标准的图像检索/分类基准）中对图像进行分类，以测试新功能的性能。
与没有新特征的结果相比，具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的分类错误率降低了5.4％。
在ICIP上发表了两篇论文，分别于2014年和2016年发表。
Github
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关于数据库：MNIST是一个手写数字数据库，可从该网站获得。
它包含一个训练组，包含60,000张图像和一个测试组，包含10,000张图像。
该数据集的一个特性是，所有图像都是具有标准大小和对比度的手写数字，这已经非常“相似”了。
任务：
比较热量含量特征和其他块状相似大小的低层特征的分类错误率，包括（1）强度直方图，（2）强度矩，（3）Ga
2021-05-25 18:03:29
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课程设计 计算机控制技术 题目基于MATLAB的电炉温度控制算法比较及仿真研究 系别电子电气工程系 班级2010级电气工程及其自动化4班 学号2 姓名吴昊 一 研究对象分析说明 温度控制的关键在于测温和控温两个方面温度测量是温度控制的基础这 方面的技术比较成熟但由于控制对象的越来越复杂在温度控制方面还存在许 多问题 本论文提出了基于采用PID算法Smith预估控制算法达林算法三 种算法作对比研究
2021-05-12 23:14:53
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