【總結(jié)】作者:李敏,陳建二,王建新,胡斌,陳剛一種基于距離測(cè)定的蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法概述本文的算法IPCA是一種基于距離的蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法。首先選擇權(quán)重最大的節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn),然后在一定條件下,把優(yōu)先權(quán)最大的鄰居節(jié)點(diǎn)依次擴(kuò)展進(jìn)來(lái)。通過(guò)這種方法得到一個(gè)一個(gè)以種子節(jié)點(diǎn)為中心的簇,這里簇也即是蛋白質(zhì)復(fù)合物。實(shí)驗(yàn)證明本算法比其他已知的蛋
2025-05-05 13:17
【總結(jié)】LOGO2022/5/311第三部分算法設(shè)計(jì)方法LOGO2022/5/312相關(guān)章節(jié)?Chapter13貪婪算法?Chapter14分而治之算法?Chapter15動(dòng)態(tài)規(guī)劃?Chapter16回溯?Chapter17分枝定界LOGO2022/5/313貪婪算法的特
2025-05-03 18:24
【總結(jié)】樹(shù)的應(yīng)用二叉樹(shù)遍歷的應(yīng)用??2.求二叉樹(shù)的高度?3.求葉子結(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)有100個(gè)學(xué)生某門(mén)課程的考試成績(jī)的分布如下表所示:一、問(wèn)題的提出(判斷樹(shù))分?jǐn)?shù)0~5960~6970~7980~8990~100學(xué)生比例數(shù)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)分布情況表*問(wèn)題:現(xiàn)在要編寫(xiě)程序依次根據(jù)每個(gè)
2025-04-29 08:39
【總結(jié)】1IntroductiontoACM/ICPCProgrammingContestChenBinYangzhouUniversityE-mail:2022/5/252ACM(AssociationforComputingMachinery)成立于計(jì)算機(jī)誕生次年,是目前計(jì)算機(jī)學(xué)界中歷史最悠久、最具權(quán)威性的組織,是
2025-04-29 03:26
【總結(jié)】Runge-Kutta積分方法所以得到:是精確的,中的平均速度。設(shè)是動(dòng)點(diǎn)在其中為:,一般的解法可以表示對(duì)?????????????????????)(!3)(2)()()()(),(),().,(),(32111nnnnnnnnnnnnnnntYhtYhtYhtYhtYtYYttY
2025-05-05 18:22
【總結(jié)】第三章決策樹(shù)決策樹(shù)(DecisionTree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫(huà)成圖形很像一棵樹(shù)的枝干,故稱(chēng)決策樹(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型,他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy=系統(tǒng)的凌亂程度,使用算法ID
2025-06-17 03:55
【總結(jié)】第7章樹(shù)Tree不包含簡(jiǎn)單回路的連通圖稱(chēng)為樹(shù),早在1857年英國(guó)數(shù)學(xué)家亞瑟·凱萊就用樹(shù)去計(jì)數(shù)某些類(lèi)型的化合物。隨后樹(shù)已經(jīng)被用來(lái)解決各種學(xué)科分支里的問(wèn)題。Chap7樹(shù)?樹(shù)的概念/IntroductionofTrees?樹(shù)的應(yīng)用/ApplicationsofTrees?樹(shù)的遍歷/Tree
2025-01-14 22:10
【總結(jié)】鋼筋工程量計(jì)算?一、箍筋表示方法:⑴φ10@100/200(2)表示箍筋為φ10,加密區(qū)間距100,非加密區(qū)間距200,全為雙肢箍。⑵φ10@100/200(4)表示箍筋為φ10,加密區(qū)間距100,非加密區(qū)間距200,全為四肢箍。⑶φ8@200(2)表示箍筋為φ8,間距為200,雙肢箍
2024-10-17 00:33
【總結(jié)】2022/5/291人工神經(jīng)元模擬生物神經(jīng)元的一階特性。輸入:X=(x1,x2,…,xn)聯(lián)接權(quán):W=(w1,w2,…,wn)T網(wǎng)絡(luò)輸入:=∑xiwi向量形式:=XW2022/5/292xnwn∑x1w1x2w2=XW…激活函數(shù)執(zhí)行對(duì)該神經(jīng)元所獲得的網(wǎng)
2025-05-01 18:14
【總結(jié)】1內(nèi)容一、啟發(fā)式方法概述二、蟻群優(yōu)化算法2背景?傳統(tǒng)實(shí)際問(wèn)題的特點(diǎn)連續(xù)性問(wèn)題——主要以微積分為基礎(chǔ),且問(wèn)題規(guī)模較小?傳統(tǒng)的優(yōu)化方法追求準(zhǔn)確——精確解理論的完美——結(jié)果漂亮主要方法:線性與非線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃等;排隊(duì)論、庫(kù)存論、對(duì)策
2025-05-01 18:02
【總結(jié)】模糊控制理論在?一、概述?二、在汽車(chē)上的應(yīng)用方面?三、舉例說(shuō)明在汽車(chē)空調(diào)當(dāng)中的應(yīng)用?四、簡(jiǎn)要介紹在其他方面的應(yīng)用一、概述?1、什么叫模糊控制?所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大、中、?。┘右詳⑹觯?/span>
2025-05-01 02:48
【總結(jié)】第四章.貪心算法(Greedmethod)例題算法設(shè)計(jì)與分析貪心算法顧名思義,貪心算法總是作出在當(dāng)前看來(lái)最好的選擇。也就是說(shuō)貪心算法并不從整體最優(yōu)考慮,它所作出的選擇只是在某種意義上的局部最優(yōu)選擇。當(dāng)然,希望貪心算法得到的最終結(jié)果也是整體最優(yōu)的。雖然貪心算法不能對(duì)所有問(wèn)題都得到整體最優(yōu)解,但對(duì)許多問(wèn)題它能產(chǎn)生整體最優(yōu)解
【總結(jié)】遺傳算法2022/6/1華中農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院2人工智能導(dǎo)論2022/6/1華中農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院3第1章人工智能概述什么是人工智能人工智能的研究意義、目標(biāo)和策略人工智能的學(xué)科范疇人工智能的研究?jī)?nèi)容
2025-05-04 13:41
【總結(jié)】生成樹(shù)的計(jì)數(shù)及其應(yīng)用蕪湖一中周冬引入最?。ù螅┥蓸?shù)最?。ù螅┒认拗粕蓸?shù)最優(yōu)比率生成樹(shù)……[例一]高速公路?一個(gè)國(guó)家需要在n座城市之間建立通信網(wǎng)絡(luò)。?某些城市之間可以鋪設(shè)通信線路。?要求任意兩座城市之間恰好有一條通訊路線,試求方案?jìng)€(gè)數(shù)。?滿(mǎn)足:1≤n≤12。分析
2024-10-16 20:33
【總結(jié)】左偏樹(shù)的特點(diǎn)及其應(yīng)用廣東省中山市第一中學(xué)黃源河WinterCamp2021演示稿2左偏樹(shù)的定義?左偏樹(shù)(LeftistTree)是一種可并堆(MergeableHeap),它除了支持優(yōu)先隊(duì)列的三個(gè)基本操作(插入,刪除,取最小節(jié)點(diǎn)),還支持一個(gè)很特殊的操作——合并操作。?左偏樹(shù)是一棵堆有序(He
2024-10-16 20:30