归并排序

归并排序算法,参考网上http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d3a41f401010jbf.html算法,测试并进一步修改。
void MergeArray(int a[], int first, int mid, int last)
{
	int leftNum = mid-first+1, rightNum = last-mid;
	int* left = (int*)malloc( leftNum * sizeof(int)); 
	int* right = (int*)malloc( rightNum * sizeof(int));
	//数据暂存
	for (int i = 0; i < leftNum; ++i)left[i] = a[i+first];	
	for (int j = 0; j < rightNum; ++j)right[j] = a[mid+1+j];
	
	int i = 0, j = 0, k = first;
	//数据排序,并回写
	while (i < leftNum && j < rightNum)
	{
		if (left[i] <= right[j])a[k++] = left[i++];			
		else a[k++] = right[j++];		
	}
	//未比较完的数据回写
	while(i < leftNum) a[k++] = left[i++];
	while(j < rightNum) a[k++] = right[j++];	

	delete []left;
	delete []right;
}

void Merge(int a[], int first, int last)
{		
	if (last > first)
	{
		int mid = (first+last)/2;
		Merge(a, first, mid);
		Merge(a, mid+1, last);
		MergeArray(a, first, mid, last);
	}
}

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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