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¥ 39.90 - matlab教程- 如何使用Matlab进行数学建模matlab教程 - 全英版本 本教材试图为您提供常用基本数学模型的概述,以及广泛的应用。它提供了一个视角,将您带回建模过程和其中的假设。 本文是为计算机编程和数学建模新手设计的。它概述了如何在MATLAB中使用程序编程来模拟和近似求解数学模型。本文假定了微分和积分的基本知识。 如果你学过线性代数、微分方程和计算机编程的课程,这会很有帮助。 它还假定了描述性统计的背景,具体来说,您应该已经看到了诸如均值、标准差、百分位数、直方图和线性回归等概念。如果你已经上过课程 在计算机科学中,甚至了解一些MATLAB,你应该会发现第2章相对简单,但通过阅读和练习仍然会受益。如果你不熟悉这些领域,那么不要惊慌——这本书试图向你简要介绍每一个领域以及你需要的工具。 您需要访问MATLAB才能成功阅读文本。符号和统计以及机器学习工具包等附加组件很有用,但不是必需的。 在第一章中,我们对建模过程进行了粗略的概述,并讨论了您可能已经熟悉的一些模型。这些问题需要您回顾微积分中的一些主题,也可以让您思考如何解决建模中的问题。
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免费 - matlab教程 - ME160指南matlab教程 ME160指南 从事机械工程职业的个人试图使用可用的工具和信息解决工程问题。在工程需要有效解释、修改或使用数据或其他数学信息的情况下,工程师可以求助于编码语言来帮助他们完成任务。计算机代码的功能是告诉计算机一组由编写代码的人创建的指令。除了在世界各地运行电子设备外,工程师还可以编写计算机代码来计算数学运算、创建数据的图形描述或完成工作,其速度远远超过工程师手动完成的速度。通过学习代码,工程师可以在解决问题、研究数据或完成研究或行业内的计算时获得有用的工具。 爱荷华州的ME 160向学生介绍工程问题解决方法。将向学生介绍MATLAB程序,作为一种工具,可用于解决工程师在教育和职业生涯中遇到的问题。为了确保学生能够最好地使用MATLAB学习代码,本指南是作为补充讲师或其他课程文本所述内容的附加参考。本文的第一章提供了编码和MATLAB程序的一般历史和介绍,为学生在开始探索MATLAB程序时提供了背景知识。
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免费 - 基于大数据的混合图像聚类算法提出一种基于大数据的混合属性图像冗余特征聚类算法。首先,给出混合属性图像构造特点,分别建 立语义属性集合与非语义属性集合,对不同的图像特征进行稀疏编码,避免不同属性特征之间的混淆。其次, 建立图像聚类目标函数作为特征分类准则,对不同属性特征进行精准分类。最后,采用数据挖掘技术对分类结 果中的冗余特征进行挖 掘,根据挖掘结果采用聚类集成算法实现对冗余特征的聚类。实验结果表明,所设计 方法不仅提升了冗余特征聚类精度,聚类精度最高值达到了 90% 以上,而且提升了聚类效率,聚类时间始终低 于 0. 75s,为图像处理方法提供了有效的理论支撑。
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