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g_p算法用于解决关联维数问题。

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简介:
g_p算法是一种专门用于解决嵌入关联维数问题的Matlab程序。该算法旨在提供一种高效且可靠的方法,以确定嵌入关联维数,从而应用于相关领域的研究和应用。

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客服
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  • 改进的G_P在求中的应
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    本研究提出了一种改进的G-P算法,在计算数据集的关联维数时展现出更高的精度和效率。通过优化迭代过程,该方法能够更准确地估计复杂系统的行为特性,为混沌时间序列分析提供了有力工具。 g_p算法是用于求解嵌入关联维数的一种方法,在MATLAB中有相应的实现。
  • Apriori规则.py
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    本代码运用了Apriori算法来挖掘数据集中的频繁项集及其关联规则,适用于市场篮分析等场景。通过Python实现,便于理解和应用。 使用Apriori算法求解关联规则,并展示L、C表在过程中的变化及最终的置信度值。
  • 遗传下料
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    本研究采用遗传算法优化一维下料问题,旨在提高材料利用率和切割效率,减少浪费,适用于制造业中的原材料裁剪规划。 关于一维下料问题模型的计算可以参考基于一维算法的方法。仅供参考。
  • 使BFS
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    本项目采用广度优先搜索(BFS)算法求解经典的八数码难题,通过Python实现状态空间树的构建与遍历,展示最优解路径。 在3*3的方格棋盘上摆放着1到8这八个数码,有一个方格是空的。如图所示,目标是从初始状态转换到数字按顺时针顺序排列的状态。可以自行设计初始布局。操作包括移动空格左移、右移、上移和下移。 具体来说,目标状态为数字从小到大依次按照顺时针方向排列在棋盘上。
  • 遗传
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    本研究探讨了利用遗传算法有效求解经典的八数码难题。通过优化编码与选择算子,探索了该方法在路径寻优中的应用潜能。 我自己用C++编写了一个遗传算法来解决八数码问题。这段代码实现了通过遗传算法寻找解决方案的过程,并对八数码游戏的最优解进行了探索。
  • A*8
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    本项目通过编程实现A*搜索算法来高效求解经典的8数码难题。采用启发式评估函数优化路径选择,展示A*算法在状态空间搜索中的强大能力。 ```cpp #include using namespace std; struct node { int nodesun[4][4]; int pre; // 上一步在队列中的位置 int flag ; // 步数标识,表示当前的步数为有效的 int value; // 与目标的差距 int x,y; // 空格坐标 }; node queue[1000]; int zx[4] = {-1, 0, 1, 0}; int zy[4] = {0,-1, 0, 1}; // 当前步数 int top; int desti[4][4]; // 检查是否找到目标 int detect(struct node *p) { for(int i=1; i<4; ++i) for(int j=1; j<4; ++j) if(p->nodesun[i][j] != desti[i][j]) return 0; return 1; } // 打印路径 void printlj() { int tempt = top, i, j; while(tempt != 0) { for(i=1; i<4; ++i) for(j=1; j<4; ++j) cout << queue[tempt].nodesun[i][j]; if (j == 3) cout<< <nodesun[i][j] != desti[i][j]) count++; return count; } int main() { // 初始化 int temp, find = 0; top = 1; cout << 请输入初始状态的值(一行4个数字,共3行) << endl; for(int i=1; i<4; ++i) for(int j=1; j<4; ++j) { cin >> temp; queue[1].nodesun[i][j] = temp; } cout << 请输入初始状态的空格的位置(行和列) << endl; cin>>temp; queue[1].x=temp; cin>>temp; queue[1].y=temp; queue[1].value=VALUE(&queue[1]); // 目标状态 cout<< 请输入目标状态的值(一行4个数字,共3行) << endl; for(int i = 1 ;i < 4;i++) for(int j = 1;j<4;j++) { cin >> temp; desti[i][j] = temp; } // 根据估价函数进行搜索 while(!find && top > 0) { int min=999, minnumber; for (int i = 1; i <= top; ++i) if(queue[i].value < min && queue[i].flag == 0){ min = queue[i].value; minnumber=i; } // 标记此节点有效 queue[minnumber].flag=1; for(int f = 0 ;f<4; ++f) { int m = queue[minnumber].x, n = queue[minnumber].y, i=m+zx[f], j=n+zy[f]; if(i>=1 && i<=3 && j>=1 && j<=3){ top++; // 交换位置 node ¤tNode = queue[top]; currentNode.nodesun[m][n] = queue[minnumber].nodesun[i][j]; currentNode.nodesun[i][j]=0; // 更新空格的位置和标志位 currentNode.x=i; currentNode.y=j; // 计算当前状态与目标的差距,并设置上一步位置 currentNode.value=VALUE(¤tNode); currentNode.flag = 0; if(detect(&queue[top])){ printlj(); find=1; break; } } } } return 0; } ```
  • A*8
    优质
    本项目运用A*搜索算法有效解决了经典的8数码难题。通过优化启发式函数,提高了求解效率和路径最优性,为类似排列组合问题提供了新的解决方案思路。 使用A*算法实现8数码问题的求解,并确保代码可以正确运行并输出空格移动的步骤。文件在VC++6.0环境下打开,代码文件名为1.cpp。
  • 优质
    本文将探讨如何有效解决运维中遇到的各种技术难题,包括故障排查、性能优化及系统稳定性提升等方面,旨在帮助技术人员快速定位并解决问题。 本段落介绍了在使用Oracle中间表进行查询时需要注意的事项。通过堡垒机输入IP地址可以查询到相应的数据库;每天Oracle会从hr抽取数据并更新至intfgl中,若此过程失败则需查明原因后重新更新该表中的数据。到了晚上,系统将自动备份并将数据插入到intfglhis表中,并清理原intfgl表的数据。进行Oracle查询时需要为数据库添加别名ccic和ehrbusi。最后文章还提到了运维问题的解决方案。
  • G-P
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    本研究采用G-P法探讨复杂系统的混沌特性,通过计算关联维数评估数据集的分维度和复杂度,为系统分析提供新视角。 使用G-P法求取时间序列的最佳嵌入维数,并计算关联维度。