针对传统重建算法对火焰重建精度低、重建速度慢的问题,提出了基于正则先验的全变差代数迭代(ARTTV)算法,以提高对称与非对称火焰的重建精度。同时,为了提高重建速度,建立了基于“ARTTV-粒子群算法(PSO)内核”的极限学习机(ELM)神经网络,该神经网络具有与迭代算法近乎相同的重建能力,同时又具有超过迭代算法约300倍的重建速度。
2021-03-12 21:41:57
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构造正则表达式的简化DFA算法论文
介绍了构造等价于给定正则表达式的简化确定有限自动机(DFA) 的算
法. 方法是首先构造与正则表达式等价的非确定有限自动机(NFA) , 这里省略了构
造带E动作的有限自动机的操作, 然后用状态树构造与该NFA 等价的简化DFA. 这
个算法在计算机上已实现, 并且对输入的任意正则表达式, 都可以输出等价于正则
表达式的简化DFA. 该算法可以用于某些离散信息处理系统的设计与分析.
2021-03-10 15:16:14
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国内最经典的不适定问题研究的教材，网络上目前还没有，高清带书签。
2021-03-08 15:00:51
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