对于ofdm-based认知无线电系统中的资源分配

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针对遗传算法所存在的问题，一种多种群遗传算法结构模型（Multiple Population GA，简称MPGA）可以用来取代常规的标准计算模型（SGA）。 MPGA在SGA的基础上主要引入了以下几个概念： （1）突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。 （2）各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化；最优解的获取是多个种群协同进化的综合结果。

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

这是一个用ＶＣ实现在数据结构课程中比较经典的应用的一项式运算的程序．这个也测试通过．应该没有任何问题．-with VC data structure courses in the more classic use of a Type Operational procedures. This is also the test. Should be no problem.

求实系数代数方程全部根的牛顿下山法,java,源程序具有自带的数据，经过验证结果无误。使用者可以直接调用方法-realistic Algebraic equations of Newton-down, java, with its own source of data, proven correct results. Users can directly call methods

骨架旨在代表对象的一般形式的基于区域的形状特征提取。骨架 （即，从数字的二进制图像的骨架提取） 提供了基于区域的形状特征。它是在光栅矢量转换或在模式识别中常用的预处理操作。有三种主要的骨架提取方法： 检测脊的边界点，距离图计算由边界点，生成的 Voronoi 图和逐层侵蚀称为细化。在数字空间中，可以提取只有一个近似"真正的骨架"。有两个要求必须遵守： 拓扑 （为了保留原始对象的拓扑），几何 （强迫正在包括、 旋转、 平移和缩放的最重要的几何变换下的不变性与对象的"骨架"） 这个代码可以帮助您生成的二维二值图像的形状骨架

经常用的一些delphi数值方面的算法，只是一些算法，没有生成具体的程序。-frequently used some delphi the numerical algorithm, but some algorithm, without generating specific procedures.

群微粒算法：本算法用群微粒算法求目标函数的最大值 //本算法使用步骤 // （1）派生自己的群微粒类，类中必须定义double GetFit(PARTICLE&)方法，用来计算每个微粒的适合度 // （2）生成派生类实例，并在构造函数中指明微粒坐标维数和群体个数 // （2）设置微粒坐标上界数组和下界数组，并用SetXup与SetXdown设置微粒坐标上下界 // （3）用SetVmax方法设置微粒最大速度 // （4）设置可选参数：C1，C2，W和通讯函数 // （5）采用Run方法进行优化运算，优化后用GetBest方法获得最优个体适合度和坐标

深度优先搜索算法解决八码难题-depth-first search algorithm to solve eight problems yards

很好很快的计算Newton法的C++程序算法，希望能给大家带来帮助-Very fast calculation of Newton method algorithm for C++ programs, hoping to give us some help