课程作业时的图论中KM算法源码

资 源 简 介

课程作业时的图论中KM算法源码

详 情 说 明

图论中的KM算法（Kuhn-Munkres算法）是解决二分图最大权匹配问题的经典方法，常用于任务分配和资源调度场景。该算法通过构建标号矩阵和相等子图，逐步调整顶标值来寻找最优匹配。

BP神经网络在函数拟合与模式识别任务中表现出色，其通过误差反向传播调整网络权重。要实现高性能，需要注意隐含层节点数的选择、学习率的设置以及激活函数的合理搭配。预报误差法参数辨识采用松弛思想，通过迭代优化来估计系统参数，特别适合动态系统建模。

独立成分分析（ICA）是一种有效的降噪技术，能够从混合信号中分离出独立源信号。相比主成分分析（PCA）仅关注方差最大化，ICA通过高阶统计量实现信号分离，是特征提取的重要补充。这些方法共同构成了机器学习的基础工具链，建议学习者先掌握PCA再深入研究ICA。