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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
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
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
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
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
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 Repor
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 Ho
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
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 mos
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 fi