算法
TC s E 1 T（ T As ） O（ n） 稀疏矩阵和向量相乘 向量的减法运算 1TC s EF 1 T（ T A s ） O（ n） 矩阵的求逆运 算 高密度矩阵和向量相乘 表 3． 2 计算 2Tp 的复杂度 操 作 复 杂 度 备 注 A Ts O（ n） 稀疏矩阵和向量相乘 1TBP O（ n） 稀疏矩阵和向量相乘 A Ts + 1TBP O（ n）
cpf max1 (1) 式 (1)中 ， icmax 为觅食蜂 if 对应调度的最大完工期。 蜂群的平均收益率 colonypf 为 nj jc olony pf 1 m a x11 (2) 式 (2)中 ， n 为 t 时刻摇尾舞的次数 ； jcmax 为跳摇尾舞的觅食蜂 if 对应调度的最大完工期。 摇尾舞 持续时间 id 的计算公式为 colonyii pfpfd
事件更令人关注。 （ 5） 演变分析 安徽新华学院 2020 届本科毕业论文（设计） 9 数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律，并对其进行建模。 尽管这可能包括时间相关数据的区分 、特征化、关联和相关分析、预测、分类或聚类，这类分析的不同特点包括序列或周期模式匹配、时间序列数据分析和基于相似性的数据分析。 本章小结 本章在介绍数据挖掘基本概念的基础上，简要的概括了数据挖掘的过程
样采用高斯函数对图像做平滑处理 , 因此具有较强的抑制噪声能力 , 同样该算子也会将一些高频边缘平滑掉 ,造成边 缘丢失。 综上所述 , 前面所介绍的各个算子各有各的特点和应用领域 , 每个算子只能反映出边缘算法性能的一个方面 , 在许多情况下需要综合考虑 [12]。 该类方法对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像 ,大都可以取得较好的效果。 但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说
i （公式 7） 故代价函数 (n)J 比 (n)J 更合理。 为了使代价函数取得最小值 ,可通过对权向量求导： ()0Jnw （公式 8） 解得 1( ) ( ) ( ) ( ) ( n ) ( )R n w n r n w n R r n 其中 n0( ) ( ) ( )n i HiR n u i u i （公式 9）
1 所对应的渐进置信区间可以表示为nZ 2/n。 实际上，由此不仅确定了置信区间，还可以确定蒙特卡洛算法上的概率化误差边界，其误差为n 2/Z，误差收敛速度是 2/1nO。 由以上数据及公式，我们不难看出，蒙特卡洛算法的误差是由 和 n 同时决定的。 在对同一个 进行 抽样的前提下，若想将精度提高一位数字，要么固定 ，将 n 增大 100 倍；要么固定
printf(%d ,Gvexs[i])。 for(i=0。 iGn。 i++) for(j=0。 jGn。 j++) printf(\t%d ,Gedges[i][j])。 结束 第 10 页 共 29 页 3 数据结构分析 存储结构 定义邻接矩阵及邻接表的结构体 （ 1）邻接矩阵 define MaxVertexNum 100 define max 1000 typedef int
尺度、旋转 等不变性 ， 对图像的位置、尺度、旋转变换具有更高的匹配精度。 而且， 基于 特征 的匹配具有很好的抗噪效果 ， 并在 图像 发生 灰度变化，形变以及遮挡等 情况下也能有较好的匹配效果。 所以基于图像 特征的匹配 越来越受到人么的重视，在实际生活中得到了广泛应用。 本章小结 本章主要介绍了图像匹配的相关理论知识，对图像匹配技术做了简明扼要的介绍。 同时阐述了图像匹配的两种方法
ame。 FindAlter(name,isfind,p,q,m,n)。 if(isfind==false) cout没有该社团。 endl。 else{ cout社团： mname，旗下会员有：。 Display(mlch,i)。 Display(mrch,i)。 cout\n是否删除该社团（ y/n） :。 高校社团管理 cinyn。 if(yn==39。 y39。 ||yn==39。
xx 天津文数） (3)阅读右边的程序框图，运行相应的程序，则输出 s的值为 (A)1 (B)0 (C)1 (D)3 （ 20xx 福建文数） （ 20xx 福建理数） 二、填空题 （ 20xx 湖南文数） 1 是求实数 x 的绝对值的算法程序框图，则判断框①中可填 2 1, 0is 开始 1ii 2s s i ?in 否 输出s 结束 是 （ 20xx 安徽文数）