背包问题

本文详细介绍了两种常见的背包问题——01背包与完全背包的解决方法,通过具体的代码实现展示了如何求解最大价值。针对每种背包问题的特点,给出了迭代的状态转移方程,并提供了完整的C/C++代码示例。

完全背包:

void solve()
{
     for(int i=0;i<n;i++)
       for(int j=0;j<=m;j++)
         if(j<w[i])
         {
                dp[i+1][j]=dp[i][j];

         }
         else
         {
                 dp[i+1][j]=max(dp[i][j],dp[i+1][j-w[i]]+v[i]);
         }

      printf("%d\n",dp[n][m]);


}

01背包:

int dp[MAX_N+1][MAX_W+1]

void solve()
{
     for(int i=n-1;i>=0;i--)
       for(int j=0;j<=W;j++)
         if(j<w[i])
         {
                dp[i][j]=dp[i+1][j];

         }
         else
         {
                 dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j-w[i]]+v[i]);
         }

      printf("%d\n",dp[0][w]);


}


【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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