c语言常用查找、排序算法探究及实现

在计算机编程领域中查找与排序是应用最广泛的算法,在c语言中如何实现对任何数据类型的数据的查找与排序是我们探究的关键.在c语言的编程过程中,查找与排序是经常用到的算法.通过对常用查找与排序的探讨可以让我们解决实际编程中碰到的问题.     

神经网络在函数模拟中的应用

bp算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数模拟、模式识别和数据压缩等领域有着更加广泛的应用.神经网络已被广泛的应用到模式识别、信号处理、专家系统、组合优化和自动控制等领域.     

几种常见排序算法思想及比较分析

排序算法是算法的入门知识,即如何使得记录按照要求排列的方法,其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短,应用较常见。在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗,只要熟悉了思想,灵活运用也不是难事。文章分析了常见的排序算法及其使用场景。     

BP神经网络算法的改进及在入侵检测中的应用

BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用。针对BP算法的缺陷,提出了几点改进措施。     

BP神经网络算法的改进及在人侵检测中的应用

BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用。针对BP算法的缺陷,提出了几点改进措施。     

排序算法在某系统中的应用

排序是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素或记录的任意序列,重新排列成一个按中轴点有序的序列。本文简要论述几种常见的排序算法,重点讨论快速排序及其优化。     

决策树在健身课程重购意愿研究中的应用

决策树是使用最为广泛的分类预测算法之一,它能探究并直观展现多维数据的内在规律.本文采用C5.0决策树构建健身课程重购意愿影响因素模型,发现5个关键因素按重要性从高到低排序依次为"健身消费意愿""课程时间自主性""课程预约便利性""每周健身次数"和"每次健身时长",模型具有较好的准确性(96％)和预测泛化能力(82％).     

树状数据结构在Kth number问题中的应用

Kth number问题是算法领域的经典问题,有着广泛的应用和研究基础.尤其是在数据结构方面,涌现出大量的新颖的数据结构.本文致力于通过Kth number问题介绍各种树状数据结构的应用.     

算法式数字货币将退出中国市场

数字货币,我们暂时可以把它界定为三种形式.一种是电子数字货币,它由0和1表示,但是由法定货币转化而来的,比如目前使用十分广泛的第三方支付的电子货币;一种是没有发行者而是通过算法加密创造出来的算法式数字货币,如比特币;还有一种是由各国央行发行的、法定的加密数字货币,这种货币目前正处于研发阶段.     

一种基于链接结构的PageRank改进算法

PageRank算法所使用的是基于链接的网页排序算法,并没有充分考虑到网页内容的相关度,文章提出一种基于三种链接结构的改进算法,在算法中传递页面的PageRank值时考虑被传递页面内容的主题相关性,新算法既没有改变传统算法计算的网页排名,又可以用更小的d值得到传统PageRank算法计算的PageRank值。并且实验证明,通过选择合适的参数,MPR算法可以获得更加优于传统PageRank算法的网页排序结果。     

数据关联算法研究

随着传感器技术的不断发展,传感器在军事领域以及民用领域得到广泛的应用.数据关联技术是其中的核心技术,对数据关联算法的研究成为了计算机领域的研究重点.研究了当前的多种数据关联算法,分析比较了几种关联算法的性能.     

基于特殊模糊数集理论的排序函数研究

在计算机程序算法设计中,对于模糊数进行合适的排序问题比较关键,根据并充分结合若干条关于自然排序准则提出一种基于特殊模糊数集的排序函数进行相应的算法研究,这函数是根据格论的字典序而运行的,分别依次经过模糊数的中心、模糊教、跟x坐标轴所包围图形的面积和模糊数图形相应的重心位置三个参数指标进行模糊数排序的综合确定,从而可以弥补并克服普通方法的不足与缺陷,这体现出了一定的优越性能与启发意义.     

建立数学模型在统计学中的应用探索

数学模型是根据研究对象所观察的想象及实践经验,归结成的一套反映其内部因素数量关系的数学公式,逻辑准则和具体算法,用以描述和研究客观现象的运动规律,它在多个学科都有广泛的应用。通过建立一定的数学模型,对统计学中的时间数列进行应用探索。     

探索数据挖掘在保险公司中的应用

数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术。它可以从大量的数据中提炼出有用的潜在的信息,人们可利用这些信改进工作,提高效率。通过对数据挖掘的常用技术和算法及数据挖掘的体系结构的详细介绍和分析,并结合保险业的特点,对数据挖掘技术在保险领域中的应用进行了探讨。     

一种快速排序算法的实现及其应用

介绍了一种快速的排序方法——堆排序。以一个简单的实例结合完全二叉树说明了该 算法的原理，给出了利用C语言实现该算法的代码，从时间复杂度和辅助存储空间的角度分 析了与其他排序算法相比较的优劣。实验表明，在对大量数据进行排序时，堆排序算法效率 较高。     

混合智能算法在电子设备动态管理优化中的应用

应用微分进化算法（DEA）与字典排序算法（DSA）相结合的智能算法优化管理电子设备动态货位,研究了基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性的动态管理多目标优化问题,并与采用遗传算法（GA）的动态管理优化进行了比对,发现字典排序算法能够按照数字顺序大小构建基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性等因素重要程度的多目标函数,微分进化算法则能对多目标函数实施有效优化。仿真结果表明,混合智能算法迭代步数少,收敛速度快,具有更好的执行效率。     

采用相位判决的低复杂度广义空间调制检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统中信号检测复杂度过高的问题,提出了一种基于相位判决的低复杂度检测算法。首先根据一种排序准则对天线组合进行排序,然后将排序后的天线组合中的符号向量依次通过基于相位判决的迫零(ZF)均衡器进行检测,最终得到星座调制符号和激活天线组合。分析和仿真结果表明,该检测算法可以有效缩小接收端的搜索范围,在提供与最大似然（ML）检测算法相近的误比特率（BER）性能的同时,计算复杂度降低了98%。     

基于灰色关联算法的雷达反隐身性能评估

雷达反隐身的性能评估对现代空防战争具有重要意义。在深入分析雷达反隐身技术及相关基础理论基础上建立了雷达反隐身性能指标体系,提出了采用基于自适应熵权的灰色关联算法来进行雷达反隐身性能评估,解决了评价权重模糊问题,并结合经典最小二乘法和拉格朗日函数建立了优化评估模型,最后通过算例分析给出了该算法模型的应用过程,分析结果表明该算法能有效实现对雷达反隐身性能的排序和优选。     

关于超滤技术在城市工业废水处理中的应用探讨

超滤分离法是通过膜表面的微孔结构对物质进行选择性分离的过程.是当前发展迅速的一门分离技术,它在工业污水处理中有着广泛的应用.本文介绍了超滤技术的发展现状及前景,并对超滤分离法在化学纤维、纺织、酿造、石油和制革工业废水处理中的应用进行探讨和阐述.     

云计算在企业电子商务系统中的作用研究

云计算是由Google提出的一个新型的网络应用模式,目前它受到了IT业界广泛的关注.随着电子商务的快速发展,很多企业投资建设了电子商务系统,但其应用效果欠佳.本文通过对电子商务系统和云计算的介绍,指出了企业电子商务系统在应用中存在的问题,重点分析了云计算了在改善企业电子商务系统性能方面的作用.