elo算法的原理及应用 自适应维纳滤波的原理算法是什么啊?
蚁群算法及其应用的内容简介
蚁群算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的，是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。蚂蚁群体是一种社会性昆虫，它们有组织、有分工，还有通讯系统，它们相互协作，能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务。模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，不仅在求解组合优化问题中获得广泛应用，而且也用于连续时间系统的优化。
本书是国内首部蚁群算法的专著，系统地阐述蚁群算法的基本原理、基本蚁群算法及改进算法，蚁群算法与遗传、免疫算法的融合，自适应蚁群算法，并行蚁群算法，蚁群算法的收敛性与理论模型及其在优化问题中的应用。
求匈牙利算法的原理
对于一个点x和一个点i，如果x和i匹配，那么就匹配；如果i已和j匹配，那么就看j能否和别的点匹配，如果能就可以x和i匹配，匹配数+1。
自适应维纳滤波的原理算法是什么啊?
Weina lbo 维纳滤波 Winer filtering 利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。 滤波问题 用()表示信号的真实值，()表示噪声，其中表示时间，则实际上观测到的信号是 ()=()+()滤波就是要从实测信号()中尽可能滤掉噪声()，以得到真实信号()的良好估值。数学上，滤波问题可以归结为根据()来求出()的最优估值()。 维纳滤波中,最优估值()是在均方误差的数学期望E[()-()](取极小意义下的一种估值。在假定信号过程()与噪声过程()为联合平稳和假定在半无限时间区间(－∞,)内能获得()的全部观测数据的前提下，维纳滤波给出了计算最优估值()的一种方法。 维纳滤波器 实现维纳滤波方法的系统或装置称为维纳滤波器。维纳滤波器在结构上是一个定常线性系统（见图[维纳滤波器]），通过合理的设计可使其对噪声()具有良好的过滤特性当观测信号()=()+()输入滤波器时,它的输出就是信号()的最优估值()。 构造维纳滤波器的步骤 假设维纳滤波器的单位脉冲响应函数是()，则最优估值()的关系式为 [470-01]如用R()表示()和()的互相关函数,R()表示()的自相关函数，那么业已证明它们之间具有类似于上式的关系式 [470-02]这个关系式称为维纳－霍夫方程。如果所讨论的各随机过程均具有各态历经性,则式中的R()和R()均是已知的。设计维纳滤波器的问题,可归结为从维纳-霍夫积分方程中解出未知函数()。()的拉普拉斯变换就是所要决定的维纳滤波器的传递函数H()。对于一般问题,维纳-霍夫方程往往不易求解。但当给定问题的随机过程的功率谱密度是有理分式函数时，H()的显式解就可比较容易地定出。根据求得的H()即可构造所需的维纳滤波器,而信号的最优估值()则可由相应关系式定出。 维纳滤波器的优缺点 维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声()为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。
蒙特卡洛算法的实际应用举例
比较简单的有随机抽样，通过坐标的变换产生球面，圆面，正方体面等等所需要的抽样。在某些计算机模拟过程中，可以随机产生噪声，比如说水中花粉随机行走之类的问题，可以用来随机产生外界水分子的作用力，用来模拟现实情况。当然也可以用这种方式来近似某些科学计算，最简单的例子就是近似计算积分。对于某些计算机无法完全枚举的优化问题，也可以用蒙特卡洛方法得到较好的解，常见的比如模拟退火，量子退火等优化方法，都用到了蒙特卡洛算法。
关于贪心算法的应用范围的问题
满足最优子结构。
做这些题最先肯定是要写状态转移方程的，其实从状态转移方程上就可看出来，简单的说就是把状态转移方程写出来以后是类似这么个形式：
s[i]=max{s[i-1]+c1,s[i-2]+c1,.....}+c2
其中c1，c2为不随各个具体状态而变的常数。也就是说消去公共常数偏移（或者是*比例放缩）后这个max（min）函数是可以直接地一直写到底，构成一个只有max（min，或两者均有）的式子。
而动态规划的式子中的各个子状态部分是要和一个非常值函数（这些函数的自变量与状态或状态的转移方式有关）运算的，也就是说如果迭代地写到底，会有大量函数（这些函数的自变量与状态或状态的转移方式有关）存在。
少年高斯的速算运用的是什么原理
你指的是从1+2+3+4+…+99+100的那个？ 这是等差数列前N项和的算法。。 Sn=(A1+An)*n/2 N就是项数，指一共有几个数相加，A1就是第一个数，An是第N个数，Sn就是前N项的和。 高斯当时的算法是他发现1+99=100，2+98=100……这样组合一直到49+51=100一共有49对，所以有50个100，就是4900，加上还有中间的50，和最后的100，答案就是5050。 其实道理是一样的，就是等差数列的公差。
压缩壳的压缩原理
1. 把文件的二进制代码压缩，把相邻的0,1代码减少，比如有000000,可以把它变成6个0 的写法60,来减少该文件的空间。
2. 由于计算机处理的信息是以二进制数的形式表示的，因此压缩软件就是把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记来达到压缩的目的。所有的计算机文件归根结底都是以“1”和“0”的形式存储的，和蓝色像点一样，只要通过合理的数学计算公式，文件的体积都能够被大大压缩以达到“数据无损稠密”的效果。
3. 压缩可以分为有损和无损压缩两种。如果丢失个别的数据不会造成太大的影响，这时忽略它们是个好主意，这就是有损压缩。有损压缩广泛应用于动画、声音和图像文件中，典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音乐文件格式mp3和图像文件格式jpg。但是更多情况下压缩数据必须准确无误，人们便设计出了无损压缩格式，比如常见的zip、rar等。
4. 压缩软件（compression software）自然就是利用压缩原理压缩数据的工具，压缩后所生成的文件称为压缩包（archive），体积只有原来的几分之一甚至更小。当然，压缩包已经是另一种文件格式了，如果想使用其中的数据，首先得用压缩软件把数据还原，这个过程称作解压缩。常见的压缩软件有winzip、winrar等。
hrv算法有什么用
基于RR间期序列的心率变异性分析(HRV)是近20年发展起来的定量评估心脏自主神经调节功能的无创性检测方法,在科研和临床上有较大的应用价值。HRV分析的第一步是心电R波的准确检测。小波分析在R波检测方面得到了有效应用,显示了多尺度分析在分析诸如心电信号这样非平稳信号方面的独特优势。在第三章介绍了小波变换检测信号奇异性的原理,即可用信号小波变换的模极值与奇异性的对应的关系来确定信号奇异点的位置,并介绍了使用一次微分小波和二次微分小波检测R波的原理和特点,给出了算法流程,还简要介绍了此类算法的发展方向。
在第四章深入介绍了经验模式分解(EMD)方法的原理,该方法在具有小波变换多尺度分析优势的同时,更具有自适应性。虽然在地震、水波和故障检测领域得到了良好的应用,但在R波检测方面的应用还极少...