①根据给定的n个权值(w1, w2, …, wn)构成n棵二叉树的集合F={T1, T2, …, Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带树为Ti的根结点； ②在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且置其根结点的权值为其左右子树权值之和； ③在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中； ④重复②、③直到F只含一棵树为止。

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水文相似度的权值确定方法及其应用，黄燕，，本文依据系统相似工程学的相似理论，选用江西省57个控制站的流域特征值，建立以流域面积、主河道长、河道平均比降、年平均雨量、�

针对非线性非高斯离散动态系统中的状态估计问题, 基于高斯和递推关系, 提出一种高斯和状态估计算法GSSRCKF. 首先将状态噪声、观测噪声及滤波初值均表示为高斯和的形式, 以平方根容积卡尔曼滤波为子滤波器分别估计各高斯子项对应的系统状态; 然后结合各子项对应的权值实现全局估计; 最后设计高斯子项对应权值的自适应策略, 并采用约简控制法降低计算复杂度. 仿真结果验证了所提出的算法在滤波稳定性方面的优越性.

自己的见解，方法也挺暴力的 不足的地方希望大佬指正

自行解压，放在model_data下

两层隐含层BP神经网络，梯度下降法，反向权值更新

本资源包含一个python文件和一个verilog文件，python文件使用pytorch框架搭建了一个RNN模型，并将RNN模型的LSTM层的一个权值矩阵，以二进制定点补码的形式输出，存储为coe文件；verilog文件在xilinx里初始化了一个ROM的IP核，用于加载coe文化，存储权值矩阵，并写了仿真程序将ROM中的矩阵读取出来。 关于这个工程的解释，可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/110453686

算法/wifi定位

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