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资源描述基于mfc的C++数据库增删改查设计，可实现数据库的统计等功能，练习对话框操作必备。欢迎下载欢迎下载欢迎下载欢迎下载

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。-k-means algorithm to accept input k then n data object is divided into k-clustering in order to make available to the cluster to meet: the same objects in clustering high similarity and objects in different clustering the similarity smaller. Cluster similarity is the use of the clustering of objects by means of a

用VB实现解常微分方程组 包括定步长四阶龙格-库塔法、自适应变步长的龙格-库塔法、改进的中点法、外推法等-VB solution of ordinary differential equations including fixed step 4-order Runge- Kutta method, adaptive variable step of the Runge- Kutta method to improve the midpoint of the law, such as extrapolation

在包含、相交、并集或外部应用几何对象是很有用的。还提供以下功能：

舞台灯用步进电机加减速算法：用A3992控制芯片控制步进电机加减速，A3992用的是串行数据控制方式，一个单片机可控制多个电机。用的是16细分算法。。。。

此程序计算参数的 M/M/1 排队数。算法的输入是客户到队列的到达率和服务时间的队列中，而输出是均值和方差的客户数目在系统和队列和均值和方差的忙期的长度。

基于微遗传算法的多目标优化论文研制的托斯卡诺普利多 · 格雷戈里奥。基于微遗传算法 （微-GA） 是一个很小的人口 （四个人被使用在我们的实验） 和重新初始化过程具有遗传算法的多目标优化方法。我们使用三种形式的精英主义和内存来生成微遗传算法初始种群我们的方法被测试发现在专业文献中的几个标准函数。得到的结果是十分令人鼓舞，因为他们展示的是这种简单的方法可以产生 Pareto 前沿在很低的计算成本的重要组成部分。

使用C语言 实现国密SM2、SM3、SM4三种国密算法的实现，并包括相应的说明文档（由国密局发布的技术规范文档）

LEACH是一种分层的协议，其中大多数节点发送到簇头，和簇头聚集和压缩数据，并将其转发到基站（汇）。每个节点使用随机算法在每一轮以确定它是否会成为簇头在这一轮。 LEACH假定每个节点具有强大到足以直接到达基站或最近的簇头的无线电，但是，使用这种无线电以全功率的所有时间将浪费能量。对已集群头节点不能成为簇头再次用于P轮，其中P是簇头所需的百分比。此后，每个节点具有成为簇头在每一轮一个1 / P的概率。在每一回合结束时，每个节点是不是一个簇头选择最接近的簇头，并加入该集群。簇头，然后在其集群中的每个节点发送其数据创建一个日程安排。

模拟退火算法(Simulated Annealing ， 简称SA)为求解传统方法难处理的TSP问题提供了一个有效的途径和通用框架， 并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率性搜索算法。用以求解不同的非线性问题； 对不可微甚至不连续的函数优化， SA 能以较大概率求得全局优化解； 具有较强的鲁棒性、全局收敛性、隐含并行性及广泛的适应性； 并且能处理不同类型的优化设计变量( 离散的、连续的和混合型的) ； 不需要任何的辅助信息， 对目标函数和约束函数没有任何要求。利用Metropolis 算法并适当地控制温度下降过程， 在优化问题中具有很强的竞争力， 本案例研究了基于模拟退火算法的TSP算法。