- python大小:123KB数学建模数学建模0 4浏览会员免费
- python大小:4KB用python脚本转换图片分辨率用python脚本转换图片分辨率0 6浏览会员免费
- c语言大小:738KB学生成绩管理系统程序设计(c语言版) 课程设计(学习版)学生成绩管理系统程序设计(c语言版) 课程设计(学习版)0 7浏览会员免费
- MATLAB大小:899KB考虑零攻角尖前缘平板上的超声速流动,尾流边界层在平板前缘产生,并且在低雷诺数时保持层流。无穷远来流“看到”的不是平板,相反,由于粘性边界层的存在,平板好像具有一定曲率一样。因此在前缘产生了弯曲的激波。 表面和激波层之间的区域叫做激波层,例如对于不同的马赫数、雷诺数和表面温度,激波层可以看作有粘性流动无粘流动组成,或者整个区域都是粘性的,称为融合激波层。另外,边界层内的粘性耗散可以引起较高的流场温度和由此带来较高的热传导率。考虑零攻角尖前缘平板上的超声速流动,尾流边界层在平板前缘产生,并且在低雷诺数时保持层流。无穷远来流“看到”的不是平板,相反,由于粘性边界层的存在,平板好像具有一定曲率一样。因此在前缘产生了弯曲的激波。 表面和激波层之间的区域叫做激波层,例如对于不同的马赫数、雷诺数和表面温度,激波层可以看作有粘性流动无粘流动组成,或者整个区域都是粘性的,称为融合激波层。另外,边界层内的粘性耗散可以引起较高的流场温度和由此带来较高的热传导率。0 5浏览会员免费
- 蓝桥杯大小:24KB内容概要: 这份资源是一系列针对蓝桥杯官网试题的算法训练代码集合,包含了多个不同难度级别的编程题目和解决方案。题目涉及基础数学运算、数据结构处理、算法设计等多个领域,如“1的个数”、“寻找数组中最大值”、“石子游戏”等。代码以Python语言实现,易于理解与学习。 适用人群: 资源适合所有准备参加蓝桥杯编程竞赛或对算法感兴趣的学生、编程爱好者和开发者。尤其适合初学者用来打基础,以及有经验的参赛者用来提高算法能力和解题技巧。 使用场景及目标: 作为蓝桥杯竞赛的备赛材料,帮助参赛者熟悉比赛题型和难度。 作为编程训练的实战演练,提升算法思维和编程实践能力。 作为教学辅助资料,用于课堂教学或个人自学。 其他说明: 题目分类明确,从入门到提高,循序渐进,有助于系统性学习。 所有代码均以Python语言编写,简洁易懂,适合快速学习和应用。 题目覆盖面广,从基础的数学问题到复杂的算法设计,有助于全面提升编程能力。 适合作为蓝桥杯竞赛的实战模拟,也适合作为日常编程练习。内容概要: 这份资源是一系列针对蓝桥杯官网试题的算法训练代码集合,包含了多个不同难度级别的编程题目和解决方案。题目涉及基础数学运算、数据结构处理、算法设计等多个领域,如“1的个数”、“寻找数组中最大值”、“石子游戏”等。代码以Python语言实现,易于理解与学习。 适用人群: 资源适合所有准备参加蓝桥杯编程竞赛或对算法感兴趣的学生、编程爱好者和开发者。尤其适合初学者用来打基础,以及有经验的参赛者用来提高算法能力和解题技巧。 使用场景及目标: 作为蓝桥杯竞赛的备赛材料,帮助参赛者熟悉比赛题型和难度。 作为编程训练的实战演练,提升算法思维和编程实践能力。 作为教学辅助资料,用于课堂教学或个人自学。 其他说明: 题目分类明确,从入门到提高,循序渐进,有助于系统性学习。 所有代码均以Python语言编写,简洁易懂,适合快速学习和应用。 题目覆盖面广,从基础的数学问题到复杂的算法设计,有助于全面提升编程能力。 适合作为蓝桥杯竞赛的实战模拟,也适合作为日常编程练习。0 18浏览会员免费
- kmeans大小:207KBK-means聚类算法是一种经典的、基于中心的聚类方法,用于将数据点划分为K个簇(clusters)。每个簇由一个中心点(即质心,centroid)表示,该算法的目标是最小化簇内的方差或平方误差之和,即簇内误差平方和(Within-Cluster Sum of Squares, WCSS)。以下是K-means聚类算法的基本步骤: 1. **选择初始质心**: - 随机选择K个数据点作为初始的质心,或者使用K-means++算法来更智能地选择初始质心。 2. **分配数据点到最近的质心**: - 将每个数据点分配到最近的质心所代表的簇中。这里的“最近”通常是通过计算欧氏距离来确定的。 3. **重新计算质心**: - 对于每个簇,计算簇中所有点的均值,并将该均值作为新的质心。 4. **迭代优化**: - 重复步骤2和3,直到满足停止条件。停止条件可以是质心的变化小于某个阈值、达到预设的迭代次数,或者簇分配不再发生变化。 5. **聚类完成**: - 当满足停止条件后,算法结束,最终的质心和簇分配即为聚类结果。 K-means聚类算法的特点包括K-means聚类算法是一种经典的、基于中心的聚类方法,用于将数据点划分为K个簇(clusters)。每个簇由一个中心点(即质心,centroid)表示,该算法的目标是最小化簇内的方差或平方误差之和,即簇内误差平方和(Within-Cluster Sum of Squares, WCSS)。以下是K-means聚类算法的基本步骤: 1. **选择初始质心**: - 随机选择K个数据点作为初始的质心,或者使用K-means++算法来更智能地选择初始质心。 2. **分配数据点到最近的质心**: - 将每个数据点分配到最近的质心所代表的簇中。这里的“最近”通常是通过计算欧氏距离来确定的。 3. **重新计算质心**: - 对于每个簇,计算簇中所有点的均值,并将该均值作为新的质心。 4. **迭代优化**: - 重复步骤2和3,直到满足停止条件。停止条件可以是质心的变化小于某个阈值、达到预设的迭代次数,或者簇分配不再发生变化。 5. **聚类完成**: - 当满足停止条件后,算法结束,最终的质心和簇分配即为聚类结果。 K-means聚类算法的特点包括0 19浏览会员免费
- 数据集大小:9KB算法的基本思想是,当一个数据点的局部密度和相对距离都较大时,它就被定义为密度峰值(即类簇中心)。然后,剩余的数据点将被分配给密度比它们高的最近数据点所在的类簇。 在Python中,使用wxPython库来编写图形用户界面(GUI)应用是一种常见的方法。wxPython是一个跨平台的GUI工具包,它提供了丰富的控件和布局管理器,用于构建复杂的桌面应用程序。算法的基本思想是,当一个数据点的局部密度和相对距离都较大时,它就被定义为密度峰值(即类簇中心)。然后,剩余的数据点将被分配给密度比它们高的最近数据点所在的类簇。 在Python中,使用wxPython库来编写图形用户界面(GUI)应用是一种常见的方法。wxPython是一个跨平台的GUI工具包,它提供了丰富的控件和布局管理器,用于构建复杂的桌面应用程序。0 18浏览会员免费
- numpy大小:274KBNumPy 的用途是什么NumPy 的用途是什么0 19浏览会员免费
- npy大小:405KBnpy 文件的基本结构和内容npy 文件的基本结构和内容0 13浏览会员免费
- numpy大小:220KBnpy 文件是 NumPy 专用的二进制文件格式,用于存储 NumPy 数组npy 文件是 NumPy 专用的二进制文件格式,用于存储 NumPy 数组0 15浏览会员免费
- 华为OD大小:2MB内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。0 22浏览会员免费
- c语言大小:11KB数据预处理数据预处理0 7浏览会员免费
- 数据集大小:57KB用于进行分类算法的8个数据集用于进行分类算法的8个数据集0 22浏览会员免费
- 人工智能大小:188MB【项目资源】:汇聚了云计算、区块链、网络安全、前端设计、后端架构、UI/UX设计、游戏开发、移动应用开发、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、3D建模与渲染、云计算服务、网络安全工具等各类技术项目的素材和模板。包括AWS、Azure、Docker、Kubernetes、React、Vue、Angular、Node.js、Django、Flask、Unity、Unreal Engine、Blender、Sketch、Figma、Wireshark、Nmap等项目的素材和模板。【项目质量】:所有素材和模板都经过精心筛选和整理,确保满足专业标准。在发布前,我们已经对功能进行了全面测试,确保其稳定性和可用性。【适用人群】:适合对技术充满热情的初学者、希望提升专业技能的中级开发者、以及寻求创新解决方案的高级工程师。无论是个人项目、团队合作、课程设计还是商业应用,都能在这里找到合适的资源。【附加价值】:这些项目资源不仅具有很高的学习价值,而且能够直接应用于实际项目中,提高开发效率。对于有志于深入研究或拓展新领域的人来说,它们提供了丰富的灵感和基础框架,帮助你快速构建出令人惊艳的作品。【项目资源】:汇聚了云计算、区块链、网络安全、前端设计、后端架构、UI/UX设计、游戏开发、移动应用开发、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、3D建模与渲染、云计算服务、网络安全工具等各类技术项目的素材和模板。包括AWS、Azure、Docker、Kubernetes、React、Vue、Angular、Node.js、Django、Flask、Unity、Unreal Engine、Blender、Sketch、Figma、Wireshark、Nmap等项目的素材和模板。【项目质量】:所有素材和模板都经过精心筛选和整理,确保满足专业标准。在发布前,我们已经对功能进行了全面测试,确保其稳定性和可用性。【适用人群】:适合对技术充满热情的初学者、希望提升专业技能的中级开发者、以及寻求创新解决方案的高级工程师。无论是个人项目、团队合作、课程设计还是商业应用,都能在这里找到合适的资源。【附加价值】:这些项目资源不仅具有很高的学习价值,而且能够直接应用于实际项目中,提高开发效率。对于有志于深入研究或拓展新领域的人来说,它们提供了丰富的灵感和基础框架,帮助你快速构建出令人惊艳的作品。0 12浏览免费
- 动态规划大小:13KB01背包问题动态规划 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法)01背包问题动态规划 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法)0 45浏览会员免费
- 贪心算法大小:12KB背包问题 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法)背包问题 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法)0 34浏览免费
- 算法导论大小:15KB旅行商问题 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用旅行商问题 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用0 11浏览会员免费
- RAR大小:3KB概要: 这是一个关于MUSIC算法的资源,它详细介绍了如何利用实际和虚拟阵列的阵列因子变换关系来估计信号源的方向。该资源包含了MATLAB代码实现,以及对算法步骤的详细解释。 适合人群: 信号处理领域的研究人员和学生。 对阵列信号处理技术感兴趣的工程师。 需要进行方向估计或空间谱分析的专业人士。 能学到什么: 如何实现和应用MUSIC算法进行方向估计。 实际和虚拟阵列因子变换关系的理解和计算。 MATLAB编程技巧,特别是在信号处理和矩阵操作方面。 阅读建议: 具备一定的信号处理和线性代数基础知识,以便更好地理解MUSIC算法的原理和实现。 结合实际案例和数据,动手实践代码,以加深对算法的理解。 阅读相关的学术论文或参考书籍,以获得更深入的理论知识和背景信息。概要: 这是一个关于MUSIC算法的资源,它详细介绍了如何利用实际和虚拟阵列的阵列因子变换关系来估计信号源的方向。该资源包含了MATLAB代码实现,以及对算法步骤的详细解释。 适合人群: 信号处理领域的研究人员和学生。 对阵列信号处理技术感兴趣的工程师。 需要进行方向估计或空间谱分析的专业人士。 能学到什么: 如何实现和应用MUSIC算法进行方向估计。 实际和虚拟阵列因子变换关系的理解和计算。 MATLAB编程技巧,特别是在信号处理和矩阵操作方面。 阅读建议: 具备一定的信号处理和线性代数基础知识,以便更好地理解MUSIC算法的原理和实现。 结合实际案例和数据,动手实践代码,以加深对算法的理解。 阅读相关的学术论文或参考书籍,以获得更深入的理论知识和背景信息。0 19浏览会员免费
- 华为OD大小:2MB内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。0 13浏览免费
- 数学建模大小:6MB01预测类算法优缺点总结 02评价类优缺点总结 数模各类模型使用指南 预测类算法优缺点总结: 优点: 灵活性: 预测类算法适用于各种类型的数据和问题,可以灵活应对不同的情况。 高效性: 很多预测类算法在处理大规模数据时表现出色,具有较高的计算效率。 准确性: 在合适的数据和参数设置下,预测类算法可以取得良好的预测准确性。 缺点: 过拟合: 预测类算法容易受到过拟合的影响,特别是在数据噪声较大或者数据量较少的情况下。 数据需求: 预测类算法通常需要大量的标记数据进行训练,这在某些领域可能不易获取。 模型复杂度: 一些预测类算法可能具有较高的模型复杂度,导致训练和解释难度加大。 评价类算法优缺点总结: 优点: 客观性: 评价类算法提供客观的指标评估模型性能,有助于对不同模型进行比较和选择。 多样性: 评价类算法可以根据不同的需求选择合适的评价指标,如准确率、召回率、F1分数等。 稳健性: 很多评价类算法在不同数据集和问题上表现稳健,具有一定的通用性。 缺点: 局限性: 某些评价指标可能不适用于特定的问题或者模型类型,需要结合实际情况进行选择。 单一性: 评价类算法往往只能提供单01预测类算法优缺点总结 02评价类优缺点总结 数模各类模型使用指南 预测类算法优缺点总结: 优点: 灵活性: 预测类算法适用于各种类型的数据和问题,可以灵活应对不同的情况。 高效性: 很多预测类算法在处理大规模数据时表现出色,具有较高的计算效率。 准确性: 在合适的数据和参数设置下,预测类算法可以取得良好的预测准确性。 缺点: 过拟合: 预测类算法容易受到过拟合的影响,特别是在数据噪声较大或者数据量较少的情况下。 数据需求: 预测类算法通常需要大量的标记数据进行训练,这在某些领域可能不易获取。 模型复杂度: 一些预测类算法可能具有较高的模型复杂度,导致训练和解释难度加大。 评价类算法优缺点总结: 优点: 客观性: 评价类算法提供客观的指标评估模型性能,有助于对不同模型进行比较和选择。 多样性: 评价类算法可以根据不同的需求选择合适的评价指标,如准确率、召回率、F1分数等。 稳健性: 很多评价类算法在不同数据集和问题上表现稳健,具有一定的通用性。 缺点: 局限性: 某些评价指标可能不适用于特定的问题或者模型类型,需要结合实际情况进行选择。 单一性: 评价类算法往往只能提供单0 31浏览会员免费
- matlab大小:16MB内容概要: 本资源包含了基于互质阵列(Coprime Arrays)的差分共阵列的无空间平滑的Root-MUSIC算法的MATLAB程序代码。互质阵列是一种利用两个子阵列的互质间距来增加阵列的虚拟孔径,从而提高方向估计(DOA)的分辨率的阵列形式。该MATLAB代码实现了Root-MUSIC算法,它是一种高效的频域DOA估计方法,能够在不需要空间平滑处理的情况下,直接从接收信号中估计出信号源的方向。 适合人群: 这份资源适合对信号处理和阵列信号处理有基础了解的学生、研究人员和工程师。特别是那些在雷达、声纳、无线通信等领域需要进行高精度方向估计的专业人士。 能学到什么: 用户可以学习到如何在MATLAB环境下实现无空间平滑的Root-MUSIC算法,包括互质阵列的设计原理、差分共阵列的构建方法,以及Root-MUSIC算法的实现过程和DOA估计技术。 阅读建议: 建议用户在使用此代码前,先对互质阵列和Root-MUSIC算法有一定的理论基础。阅读相关文献,了解互质阵列的配置方式和Root-MUSIC算法的原理,将有助于更好地理解和应用这个资源。此外,用户应具备MATLAB编程的基础知识。内容概要: 本资源包含了基于互质阵列(Coprime Arrays)的差分共阵列的无空间平滑的Root-MUSIC算法的MATLAB程序代码。互质阵列是一种利用两个子阵列的互质间距来增加阵列的虚拟孔径,从而提高方向估计(DOA)的分辨率的阵列形式。该MATLAB代码实现了Root-MUSIC算法,它是一种高效的频域DOA估计方法,能够在不需要空间平滑处理的情况下,直接从接收信号中估计出信号源的方向。 适合人群: 这份资源适合对信号处理和阵列信号处理有基础了解的学生、研究人员和工程师。特别是那些在雷达、声纳、无线通信等领域需要进行高精度方向估计的专业人士。 能学到什么: 用户可以学习到如何在MATLAB环境下实现无空间平滑的Root-MUSIC算法,包括互质阵列的设计原理、差分共阵列的构建方法,以及Root-MUSIC算法的实现过程和DOA估计技术。 阅读建议: 建议用户在使用此代码前,先对互质阵列和Root-MUSIC算法有一定的理论基础。阅读相关文献,了解互质阵列的配置方式和Root-MUSIC算法的原理,将有助于更好地理解和应用这个资源。此外,用户应具备MATLAB编程的基础知识。0 23浏览会员免费
- 大数据大小:48KB【大数据开发】教程&案例&相关项目资源分享.rar【大数据开发】教程&案例&相关项目资源分享.rar0 11浏览会员免费
- RAR大小:12MB古典数学难题与伽罗瓦理论.pdf 群表示论 薛航.pdf 群论一 李新征.pdf古典数学难题与伽罗瓦理论.pdf 群表示论 薛航.pdf 群论一 李新征.pdf0 15浏览会员免费
- 大数据大小:15MB自从大数据的概念被提出后,互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山,相比传统媒体,其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征,其蕴含的价值也愈来愈大。 利用相关网络爬虫技术与算法,实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储,并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理,得出相关的新闻发展趋势,体现网络新闻数据的挖掘价值。 如果商业公司能选取其中与自身相关的新闻进行分析,则可以得到许多意想不到的收获,例如是否有幕后黑手故意抹黑、竞争对手情况如何。第一时间掌握与其相关的网络新闻负面效应,动用公关力量,及时修正错误,平息负面新闻,这对当今的企业来说价值是巨大的。 时至2016年,互联网大爆炸催生出了一系列新生的网络产物,如微博、微信、网络新闻等,这些产物逐渐演化成了互联网时代的新兴媒体,以全新的方式承载了舆情与舆论。网络新闻是由于某一时刻发生的新闻,首先被上传到互联网上,然后经过广大网民的评论转发而广泛传播,其中包含了很多的重要而且有价值的信息,例如网民们的评价倾向,人们对待某一事物的看法等等。自从大数据的概念被提出后,互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山,相比传统媒体,其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征,其蕴含的价值也愈来愈大。 利用相关网络爬虫技术与算法,实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储,并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理,得出相关的新闻发展趋势,体现网络新闻数据的挖掘价值。 如果商业公司能选取其中与自身相关的新闻进行分析,则可以得到许多意想不到的收获,例如是否有幕后黑手故意抹黑、竞争对手情况如何。第一时间掌握与其相关的网络新闻负面效应,动用公关力量,及时修正错误,平息负面新闻,这对当今的企业来说价值是巨大的。 时至2016年,互联网大爆炸催生出了一系列新生的网络产物,如微博、微信、网络新闻等,这些产物逐渐演化成了互联网时代的新兴媒体,以全新的方式承载了舆情与舆论。网络新闻是由于某一时刻发生的新闻,首先被上传到互联网上,然后经过广大网民的评论转发而广泛传播,其中包含了很多的重要而且有价值的信息,例如网民们的评价倾向,人们对待某一事物的看法等等。0 84浏览会员免费
- 数据结构大小:371KB抽奖游戏: n个人围成一圈,由第一个人开始,依次报数,数到第m人,便抽出来作为中奖人,然后从他的下一个人数起,数到第m人,再抽出来作为中奖人,如此循环,直到抽出k个为止。问哪些人中奖了。 每个人都有自己的编号,最后给出中奖人编号抽奖游戏: n个人围成一圈,由第一个人开始,依次报数,数到第m人,便抽出来作为中奖人,然后从他的下一个人数起,数到第m人,再抽出来作为中奖人,如此循环,直到抽出k个为止。问哪些人中奖了。 每个人都有自己的编号,最后给出中奖人编号0 30浏览会员免费
- python大小:4KB本代码通过Python调用COPT,实现了列生成求解下料问题。模型是常见的列生成的案例模型,本代码的价值在于构建了清晰易复用的CG框架,能够根据具体的问题(修改主问题、子问题)而直接套用求解。本代码通过Python调用COPT,实现了列生成求解下料问题。模型是常见的列生成的案例模型,本代码的价值在于构建了清晰易复用的CG框架,能够根据具体的问题(修改主问题、子问题)而直接套用求解。0 43浏览免费
- python大小:4KB本代码通过Python调用Gurobi,实现了列生成求解下料问题。模型是常见的列生成的案例模型,本代码的价值在于构建了清晰易复用的CG框架,能够根据具体的问题(修改主问题、子问题)而直接套用求解。本代码通过Python调用Gurobi,实现了列生成求解下料问题。模型是常见的列生成的案例模型,本代码的价值在于构建了清晰易复用的CG框架,能够根据具体的问题(修改主问题、子问题)而直接套用求解。0 34浏览免费
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- RAR大小:374KBKMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是一种改进的字符串匹配算法,用于在一个文本字符串(T)中查找一个词(W)的出现位置。KMP算法的核心在于当字符串匹配发生不一致时,能知道已经部分匹配这个有效信息,利用这个信息避免从头再比较。 KMP算法的主要步骤如下: 1. **预处理阶段**:首先,我们需要对模式串(W)进行预处理,生成一个“部分匹配表”(也称为“失效函数表”或“跳转表”)。这个表的作用是在发生不匹配时,告诉我们模式串应该从哪里开始重新匹配。 2. **搜索阶段**:然后,我们使用这个部分匹配表在文本串(T)中进行搜索。我们从文本串的起始位置开始,与模式串进行逐个字符的比较。 3. **处理不匹配**:如果在某个位置发生不匹配,我们不是简单地从头开始比较,而是根据部分匹配表,将模式串向前滑动一定的距离,然后继续进行匹配。这样可以避免不必要的比较,提高算法的效率。 KMP算法的关键在于其利用了已经匹配过的部分信息,避免了从头开始的重复比较,从而提高了字符串匹配的效率。这使得KMP算法在处理大量数据时,尤其是在模式串较长或文本串较长时,比传统的暴力匹配算法具有更高的效率。KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是一种改进的字符串匹配算法,用于在一个文本字符串(T)中查找一个词(W)的出现位置。KMP算法的核心在于当字符串匹配发生不一致时,能知道已经部分匹配这个有效信息,利用这个信息避免从头再比较。 KMP算法的主要步骤如下: 1. **预处理阶段**:首先,我们需要对模式串(W)进行预处理,生成一个“部分匹配表”(也称为“失效函数表”或“跳转表”)。这个表的作用是在发生不匹配时,告诉我们模式串应该从哪里开始重新匹配。 2. **搜索阶段**:然后,我们使用这个部分匹配表在文本串(T)中进行搜索。我们从文本串的起始位置开始,与模式串进行逐个字符的比较。 3. **处理不匹配**:如果在某个位置发生不匹配,我们不是简单地从头开始比较,而是根据部分匹配表,将模式串向前滑动一定的距离,然后继续进行匹配。这样可以避免不必要的比较,提高算法的效率。 KMP算法的关键在于其利用了已经匹配过的部分信息,避免了从头开始的重复比较,从而提高了字符串匹配的效率。这使得KMP算法在处理大量数据时,尤其是在模式串较长或文本串较长时,比传统的暴力匹配算法具有更高的效率。0 16浏览会员免费
- 学习资料大小:142KB数学建模的心得以汽车路径规划问题 该资源仅供学习数学建模的心得以汽车路径规划问题 该资源仅供学习0 15浏览会员免费
- 顺序表的基本操作大小:15KB顺序表的基本操作顺序表的基本操作0 33浏览会员免费
- RAR大小:16KB图像分割图像分割0 12浏览会员免费
- matlab大小:3MB《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版 源码 《MATLAB在数学建模中的应用》第二版0 15浏览会员免费
- 决策树大小:11MB决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法,它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类,突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础,通过算法改进,创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树,并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心,不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能,而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比,该软件通过决策树学习的方式建立规则集,不仅提高了效率,而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能。如非匀质空间下全形态图形的加权Voronoi图。决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法,它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类,突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础,通过算法改进,创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树,并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心,不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能,而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比,该软件通过决策树学习的方式建立规则集,不仅提高了效率,而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能。如非匀质空间下全形态图形的加权Voronoi图。0 11浏览会员免费
- 目标检测大小:2MB“You Only Look Once”是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法。YOLO是其中速度较快的物体检测算法之一。虽然它不是最准确的物体检测算法,但是在需要实时检测并且准确度不需要过高的情况下,它是一个很好的选择。 与识别算法相比,检测算法不仅预测类别标签,还检测对象的位置。因此,它不仅将图像分类到一个类别中,还可以在图像中检测多个对象。该算法将单个神经网络应用于整个图像。这意味着该网络将图像分成区域,并为每个区域预测边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。 学习目标检测的最佳方法是从头开始自己实现算法。这正是本文中要做的事情。但是,在我们开始动手编写代码之前,我们必须了解YOLO的工作原理。“You Only Look Once”是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法。YOLO是其中速度较快的物体检测算法之一。虽然它不是最准确的物体检测算法,但是在需要实时检测并且准确度不需要过高的情况下,它是一个很好的选择。 与识别算法相比,检测算法不仅预测类别标签,还检测对象的位置。因此,它不仅将图像分类到一个类别中,还可以在图像中检测多个对象。该算法将单个神经网络应用于整个图像。这意味着该网络将图像分成区域,并为每个区域预测边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。 学习目标检测的最佳方法是从头开始自己实现算法。这正是本文中要做的事情。但是,在我们开始动手编写代码之前,我们必须了解YOLO的工作原理。0 164浏览免费
- matlab大小:1MB对应教材《MATLAB智能算法30个案例分析》(第2版)的配套源代码,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用的智能算法的MATLAB实现。对应教材《MATLAB智能算法30个案例分析》(第2版)的配套源代码,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用的智能算法的MATLAB实现。0 29浏览免费
- 生活娱乐大小:10KB基于用户协同过滤算法UCF的步骤: 1、构建用户评分表 2、寻找相似用户,使用欧几里得距离计算相似度评价 3、构建推荐系统,为电影打分,通过加权的评分值为电影打分,返回加权平均、归一化,推荐给对应的影评者。基于用户协同过滤算法UCF的步骤: 1、构建用户评分表 2、寻找相似用户,使用欧几里得距离计算相似度评价 3、构建推荐系统,为电影打分,通过加权的评分值为电影打分,返回加权平均、归一化,推荐给对应的影评者。0 66浏览免费
- matlab大小:56KB基于博弈论的频谱分配的matlab程序,可以直接运行。基于博弈论的频谱分配的matlab程序,可以直接运行。0 32浏览免费
- matlab大小:6KBCVaR是基于风险价值(Value at Risk, VaR)发展而来的,是在一定置信水平α下,损失超过VaR值时的条件均值。VaR是指在一定的置信水平下,某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。 例程中介绍了CVaR相关的编程方法以及各参数的取值范围,注释详细,可直接运行。CVaR是基于风险价值(Value at Risk, VaR)发展而来的,是在一定置信水平α下,损失超过VaR值时的条件均值。VaR是指在一定的置信水平下,某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。 例程中介绍了CVaR相关的编程方法以及各参数的取值范围,注释详细,可直接运行。0 461浏览会员免费
- matlab大小:3KB麻雀搜索算法SSA(MATLAB实现),内附基准测试函数,可直接运行。麻雀搜索算法SSA(MATLAB实现),内附基准测试函数,可直接运行。0 24浏览会员免费
- matlab大小:34KB//--------------------------------输入数据说明-------------------------------------------// 使用蒙特卡洛法配电网可靠性评估,所采用算例的网络结构见PDF文件,配电网络参数见Excel文件。 //--------------------------------程序说明------------------------------------------// 各个变量名取中文首字母,详情见代码注释。 第一部分:读取配电网络参数并初始化; 第二部分:使用蒙特卡洛法随机模拟场景,得到负荷点总的故障次数和故障时间; 第三部分:计算负荷点的故障率、平均故障持续时间以及年平均故障时间; 第四部分:计算系统可靠性指标并打印结果。//--------------------------------输入数据说明-------------------------------------------// 使用蒙特卡洛法配电网可靠性评估,所采用算例的网络结构见PDF文件,配电网络参数见Excel文件。 //--------------------------------程序说明------------------------------------------// 各个变量名取中文首字母,详情见代码注释。 第一部分:读取配电网络参数并初始化; 第二部分:使用蒙特卡洛法随机模拟场景,得到负荷点总的故障次数和故障时间; 第三部分:计算负荷点的故障率、平均故障持续时间以及年平均故障时间; 第四部分:计算系统可靠性指标并打印结果。0 109浏览会员免费
- matlab大小:2KB烟花优化算法属于启发式算法中的群体智能优化算法,MATLAB代码如附件所示,注释较为详细,便于理解。烟花优化算法属于启发式算法中的群体智能优化算法,MATLAB代码如附件所示,注释较为详细,便于理解。0 19浏览会员免费
- matlab大小:4MB蜣螂可以通过使用天体信息来导航,并且能够使得粪球沿直线滚动。然而,当光线很弱时,蜣螂的路径可能不再是直线。一些其他的自然因素(比如风或不平坦道路)能够导致蜣螂偏离原始路径。与此同时,蜣螂会站在粪球上跳舞(包括一些旋转和停顿),从而决定他们接下来的移动方向。 蜣螂得到的粪球总共有两个用途:1)一些粪球被用来下蛋和养育下一代;2)剩下的作为食物。蜣螂把粪球埋起来,雌虫将卵放在粪球里。需要注意的是,粪球不仅是幼虫的发育场所,还为幼虫提供了生命所必需的食物。DBO算法主要是受蜣螂滚球、跳舞、觅食、盗窃和繁殖行为的启发。 资源内含有DBO算法源代码、SCI原文、基准测试函数、算法核心内容的翻译,该算法属于启发式算法中的群体智能优化算法,可以用于求解混合整数非线性规划问题。蜣螂可以通过使用天体信息来导航,并且能够使得粪球沿直线滚动。然而,当光线很弱时,蜣螂的路径可能不再是直线。一些其他的自然因素(比如风或不平坦道路)能够导致蜣螂偏离原始路径。与此同时,蜣螂会站在粪球上跳舞(包括一些旋转和停顿),从而决定他们接下来的移动方向。 蜣螂得到的粪球总共有两个用途:1)一些粪球被用来下蛋和养育下一代;2)剩下的作为食物。蜣螂把粪球埋起来,雌虫将卵放在粪球里。需要注意的是,粪球不仅是幼虫的发育场所,还为幼虫提供了生命所必需的食物。DBO算法主要是受蜣螂滚球、跳舞、觅食、盗窃和繁殖行为的启发。 资源内含有DBO算法源代码、SCI原文、基准测试函数、算法核心内容的翻译,该算法属于启发式算法中的群体智能优化算法,可以用于求解混合整数非线性规划问题。0 85浏览会员免费
- 数据挖掘大小:192KB资源内有分类算法,关联分析算法,集成采矿算法,聚类算法,连接挖掘算法,统计学习等算法。资源内有分类算法,关联分析算法,集成采矿算法,聚类算法,连接挖掘算法,统计学习等算法。0 50浏览会员免费
- RAR大小:463KB美赛是指MCM/ICM,即美国大学生数学建模和数学竞赛(Mathematical Contest in Modeling / Interdisciplinary Contest in Modeling)。它是由COMAP(美国联合建模竞赛委员会)主办的一项国际性的数学建模竞赛。 美赛每年一次,面向全球各个高校的本科生和研究生参与。参赛者需要在规定的时间内,利用所学的数学知识和建模技巧,对给定的实际问题进行分析、建模和求解,并编写出一份论文报告。 美赛的题目通常来自现实世界的实际问题,涉及范围广泛,包括工程、经济、环境、社会和管理等领域。参赛队伍需要从所给的问题描述中抽象出适当的数学模型,运用合适的数学方法解决问题,并对结果进行分析和解释。 在竞赛中,参赛队伍需要有效地组织团队合作,分工合作、互相协作,以完成问题的分析、建模和求解。同时,他们还需书写一份具有论文格式的报告,清晰地叙述问题、模型、方法和结果。 参与美赛对于学生来说,既是一种学术锻炼,也是一次团队合作和创新能力的实践。它要求参赛者具备数学建模的基础知识、技巧和实践能力,培养了学生的问题解决能力、逻辑思维和沟通表达能力美赛是指MCM/ICM,即美国大学生数学建模和数学竞赛(Mathematical Contest in Modeling / Interdisciplinary Contest in Modeling)。它是由COMAP(美国联合建模竞赛委员会)主办的一项国际性的数学建模竞赛。 美赛每年一次,面向全球各个高校的本科生和研究生参与。参赛者需要在规定的时间内,利用所学的数学知识和建模技巧,对给定的实际问题进行分析、建模和求解,并编写出一份论文报告。 美赛的题目通常来自现实世界的实际问题,涉及范围广泛,包括工程、经济、环境、社会和管理等领域。参赛队伍需要从所给的问题描述中抽象出适当的数学模型,运用合适的数学方法解决问题,并对结果进行分析和解释。 在竞赛中,参赛队伍需要有效地组织团队合作,分工合作、互相协作,以完成问题的分析、建模和求解。同时,他们还需书写一份具有论文格式的报告,清晰地叙述问题、模型、方法和结果。 参与美赛对于学生来说,既是一种学术锻炼,也是一次团队合作和创新能力的实践。它要求参赛者具备数学建模的基础知识、技巧和实践能力,培养了学生的问题解决能力、逻辑思维和沟通表达能力0 43浏览会员免费
- 大数据大小:68MB公众号【五分钟学大数据】-大数据文档.rar公众号【五分钟学大数据】-大数据文档.rar0 16浏览会员免费
- 软件/插件大小:7MBftp是一种文件传输协议,有服务端和客户端。小编使用过两款比较好用的ftp软件。一个是flashfxp,还有一个是IIS7服务器管理工具。接下来给大家介绍一下这两款软件。 IIS7服务器管理工具 它可以批量管理ftp站点,不过这都是基本功能,它最重要的是能定时上传下载、定时备份还能够自动更新。这些功能就是我推荐最主要的原因。可能说没有那么清楚的表达出来它的便捷,但只要你用了,那就一定无法逃脱它的魔掌。 这款工具的颜色搭配的也挺好看的,绿白相间。界面清晰明了。IIS7服务器批量管理工具好处:批量管理、同步操作、到期提醒、数据安全和定期执行。适用系统:Windows和liunx操作系统。支持Vnc和Ftp批量操作。ftp是一种文件传输协议,有服务端和客户端。小编使用过两款比较好用的ftp软件。一个是flashfxp,还有一个是IIS7服务器管理工具。接下来给大家介绍一下这两款软件。 IIS7服务器管理工具 它可以批量管理ftp站点,不过这都是基本功能,它最重要的是能定时上传下载、定时备份还能够自动更新。这些功能就是我推荐最主要的原因。可能说没有那么清楚的表达出来它的便捷,但只要你用了,那就一定无法逃脱它的魔掌。 这款工具的颜色搭配的也挺好看的,绿白相间。界面清晰明了。IIS7服务器批量管理工具好处:批量管理、同步操作、到期提醒、数据安全和定期执行。适用系统:Windows和liunx操作系统。支持Vnc和Ftp批量操作。0 10浏览会员免费
- 非线性最小二乘大小:440KB利用高斯牛顿法解决非线性最小二乘问题。利用高斯牛顿法解决非线性最小二乘问题。0 20浏览会员免费
- RAR大小:1MB代码完整,可直接运行 多策略改进代码完整,可直接运行 多策略改进0 28浏览会员免费
- 数据结构大小:965KB计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道计算机数据结构笔试+面试高频考题1800道0 45浏览会员免费
- 机器学习大小:12KB固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征,以提高模型性能和降低计算成本。PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化算法)是一种基于群体智能的全局优化算法,可以用于固定特征选择问题。 下面是使用PSO进行固定特征选择的一般步骤: 定义目标函数:首先需要明确固定特征选择的优化目标,比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。 初始化粒子群:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个解(特征子集),并赋予其随机的位置和速度。 更新粒子位置和速度:根据当前位置和速度,使用PSO的公式更新粒子的位置和速度。位置表示特征子集,速度表示特征子集的搜索方向和距离。 评估粒子适应度:根据目标函数,计算每个粒子的适应度值。适应度值反映了特征子集对目标函数的优劣程度。 更新全局最优解和个体最优解:根据粒子的适应度值,更新全局最优解(群体中最好的解)和每个粒子的个体最优解(该粒子自身的最好解)。 重复迭代:重复执行步骤3-5,直到满足停止准则(如达到最大迭代次数)为止。 返回最优解:根据最终得到的全局最优解,可以将其作为固定的特征集合,用于后续的模型构建和评估。固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征,以提高模型性能和降低计算成本。PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化算法)是一种基于群体智能的全局优化算法,可以用于固定特征选择问题。 下面是使用PSO进行固定特征选择的一般步骤: 定义目标函数:首先需要明确固定特征选择的优化目标,比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。 初始化粒子群:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个解(特征子集),并赋予其随机的位置和速度。 更新粒子位置和速度:根据当前位置和速度,使用PSO的公式更新粒子的位置和速度。位置表示特征子集,速度表示特征子集的搜索方向和距离。 评估粒子适应度:根据目标函数,计算每个粒子的适应度值。适应度值反映了特征子集对目标函数的优劣程度。 更新全局最优解和个体最优解:根据粒子的适应度值,更新全局最优解(群体中最好的解)和每个粒子的个体最优解(该粒子自身的最好解)。 重复迭代:重复执行步骤3-5,直到满足停止准则(如达到最大迭代次数)为止。 返回最优解:根据最终得到的全局最优解,可以将其作为固定的特征集合,用于后续的模型构建和评估。0 30浏览免费
- 模拟退火算法大小:16KB固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征,以提高模型性能和降低计算成本。SA(Simulated Annealing,模拟退火算法)和ACO(Ant Colony Optimization,蚁群优化算法)是常用的启发式优化算法,可以用于固定特征选择问题。 下面是使用SA和ACO进行固定特征选择的一般步骤: 定义目标函数:首先需要明确固定特征选择的优化目标,比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。 初始化特征子集:随机选择一个初始的特征子集作为候选解。 SA中的搜索策略: 邻域生成:通过添加或删除一个特征来生成新的邻域解。 接受准则:根据目标函数值和当前温度,决定是否接受邻域解。通常采用Metropolis准则,即如果邻域解更优,则接受;否则,按一定概率接受劣解,以便于跳出局部最优解。 ACO中的搜索策略: 信息素更新:在每次迭代中,根据目标函数值更新特征之间的信息素。优秀的特征子集会释放更多的信息素。 蚂蚁行为:每只蚂蚁根据信息素和启发式信息(比如特征重要性)选择下一个特征,并更新当前的特征子集。 重复搜索:重复执行SA固定特征选择是指从给定的特征集中选择一部分特征,以提高模型性能和降低计算成本。SA(Simulated Annealing,模拟退火算法)和ACO(Ant Colony Optimization,蚁群优化算法)是常用的启发式优化算法,可以用于固定特征选择问题。 下面是使用SA和ACO进行固定特征选择的一般步骤: 定义目标函数:首先需要明确固定特征选择的优化目标,比如最大化分类精度、最小化误差等。目标函数应该能够根据给定的特征子集对模型性能进行评估。 初始化特征子集:随机选择一个初始的特征子集作为候选解。 SA中的搜索策略: 邻域生成:通过添加或删除一个特征来生成新的邻域解。 接受准则:根据目标函数值和当前温度,决定是否接受邻域解。通常采用Metropolis准则,即如果邻域解更优,则接受;否则,按一定概率接受劣解,以便于跳出局部最优解。 ACO中的搜索策略: 信息素更新:在每次迭代中,根据目标函数值更新特征之间的信息素。优秀的特征子集会释放更多的信息素。 蚂蚁行为:每只蚂蚁根据信息素和启发式信息(比如特征重要性)选择下一个特征,并更新当前的特征子集。 重复搜索:重复执行SA0 24浏览免费
- matlab大小:13KB使用现有的工具包:MATLAB提供了许多优秀的工具包和函数,其中一些可能包含了GMDH算法的实现。您可以搜索MATLAB的工具箱或者第三方工具包,看是否有现成的GMDH算法可供使用。如果找到了合适的工具包,您可以按照相应的文档和示例来使用其中的函数来实现GMDH。 自己编写代码:如果没有现成的工具包可用,您也可以自己编写MATLAB代码来实现GMDH算法。以下是一个简单的步骤来实现GMDH算法: 数据准备:将您的数据导入MATLAB,并做好必要的预处理工作,如归一化、标准化等。 建立模型结构:根据GMDH算法的原理,需要逐步建立模型结构,逐层进行特征选择和模型训练。您可以使用MATLAB中的矩阵运算和循环结构来逐步构建模型。 特征选择:在每一层,使用适当的特征选择方法,如逐步回归、信息增益等,来选择最重要的特征。 模型训练:对于每一层选定的特征,训练相应的模型,如线性回归模型、多项式回归模型等。 模型评估:使用交叉验证等方法来评估模型的性能,并选择最佳的模型结构。 模型集成:将各个层级得到的模型进行集成,得到最终的GMDH模型。使用现有的工具包:MATLAB提供了许多优秀的工具包和函数,其中一些可能包含了GMDH算法的实现。您可以搜索MATLAB的工具箱或者第三方工具包,看是否有现成的GMDH算法可供使用。如果找到了合适的工具包,您可以按照相应的文档和示例来使用其中的函数来实现GMDH。 自己编写代码:如果没有现成的工具包可用,您也可以自己编写MATLAB代码来实现GMDH算法。以下是一个简单的步骤来实现GMDH算法: 数据准备:将您的数据导入MATLAB,并做好必要的预处理工作,如归一化、标准化等。 建立模型结构:根据GMDH算法的原理,需要逐步建立模型结构,逐层进行特征选择和模型训练。您可以使用MATLAB中的矩阵运算和循环结构来逐步构建模型。 特征选择:在每一层,使用适当的特征选择方法,如逐步回归、信息增益等,来选择最重要的特征。 模型训练:对于每一层选定的特征,训练相应的模型,如线性回归模型、多项式回归模型等。 模型评估:使用交叉验证等方法来评估模型的性能,并选择最佳的模型结构。 模型集成:将各个层级得到的模型进行集成,得到最终的GMDH模型。0 49浏览免费
- RAR大小:20KBANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是一种结合了模糊逻辑和神经网络技术的自适应系统,可以应用于各种复杂的非线性问题。使用遗传算法和粒子群算法来训练ANFIS模型,可以提高模型的性能和准确性。以下是使用遗传算法和粒子群算法训练ANFIS模型的基本描述: 建立ANFIS模型:根据具体的问题和数据集,建立一个ANFIS模型。ANFIS模型由输入层、隐含层和输出层组成,其中隐含层通常采用高斯或者三角波形函数。 定义目标函数:根据具体的问题和目标,定义一个目标函数来评估ANFIS模型的性能。例如,可以使用均方根误差(RMSE)或者平均绝对误差(MAE)等指标来衡量模型的预测能力。 选择遗传算法或粒子群算法:选择适当的优化算法来训练ANFIS模型。遗传算法和粒子群算法是两种常用的优化算法,它们都可以用于训练ANFIS模型。 初始化种群:对于遗传算法,初始时随机生成一定数量的个体,每个个体表示一个可能的解;对于粒子群算法,初始时随机生成一定数量的粒子,每个粒子表示一个可能的解。 评估适应度:对于每个个体或粒子,计算其目标函数值作为适应度值ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是一种结合了模糊逻辑和神经网络技术的自适应系统,可以应用于各种复杂的非线性问题。使用遗传算法和粒子群算法来训练ANFIS模型,可以提高模型的性能和准确性。以下是使用遗传算法和粒子群算法训练ANFIS模型的基本描述: 建立ANFIS模型:根据具体的问题和数据集,建立一个ANFIS模型。ANFIS模型由输入层、隐含层和输出层组成,其中隐含层通常采用高斯或者三角波形函数。 定义目标函数:根据具体的问题和目标,定义一个目标函数来评估ANFIS模型的性能。例如,可以使用均方根误差(RMSE)或者平均绝对误差(MAE)等指标来衡量模型的预测能力。 选择遗传算法或粒子群算法:选择适当的优化算法来训练ANFIS模型。遗传算法和粒子群算法是两种常用的优化算法,它们都可以用于训练ANFIS模型。 初始化种群:对于遗传算法,初始时随机生成一定数量的个体,每个个体表示一个可能的解;对于粒子群算法,初始时随机生成一定数量的粒子,每个粒子表示一个可能的解。 评估适应度:对于每个个体或粒子,计算其目标函数值作为适应度值0 45浏览免费
- matlab大小:307KB模糊控制器设计:首先,使用模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)来设计模糊控制器。根据系统的特性和需求,定义输入变量和输出变量,并设置模糊集、隶属函数和规则库等。 PID控制器设计:使用Control System Toolbox中的PID控制器设计方法来设计一个基本的PID控制器。设置控制器的比例增益、积分时间和微分时间等参数。 模糊增益调度:将模糊控制器与PID控制器相结合,实现模糊增益调度。通过使用模糊控制器的输出作为PID控制器的增益参数,实现根据系统状态动态调整PID控制器增益的功能。 MATLAB代码实现:在MATLAB中,您可以编写脚本或函数来实现PID控制器的模糊增益调度。使用Fuzzy Logic Toolbox提供的函数来构建模糊控制器,并使用Control System Toolbox提供的函数来构建PID控制器。然后,将两者结合起来,并在每个采样周期内根据系统状态计算PID控制器的增益。 Simulink建模:在Simulink中,建立一个控制系统模型。使用Fuzzy Logic Controller和PID Controller这两个模糊控制器设计:首先,使用模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)来设计模糊控制器。根据系统的特性和需求,定义输入变量和输出变量,并设置模糊集、隶属函数和规则库等。 PID控制器设计:使用Control System Toolbox中的PID控制器设计方法来设计一个基本的PID控制器。设置控制器的比例增益、积分时间和微分时间等参数。 模糊增益调度:将模糊控制器与PID控制器相结合,实现模糊增益调度。通过使用模糊控制器的输出作为PID控制器的增益参数,实现根据系统状态动态调整PID控制器增益的功能。 MATLAB代码实现:在MATLAB中,您可以编写脚本或函数来实现PID控制器的模糊增益调度。使用Fuzzy Logic Toolbox提供的函数来构建模糊控制器,并使用Control System Toolbox提供的函数来构建PID控制器。然后,将两者结合起来,并在每个采样周期内根据系统状态计算PID控制器的增益。 Simulink建模:在Simulink中,建立一个控制系统模型。使用Fuzzy Logic Controller和PID Controller这两个0 124浏览免费
- RAR大小:15KBANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是一种灵活的非线性回归方法,可以用于建立输入变量与输出变量之间的复杂非线性关系模型。下面是使用ANFIS进行非线性回归的一般步骤: 数据准备:首先需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含一组已知的输入值和对应的输出值,用于训练ANFIS模型;测试数据集用于验证模型的预测能力。 确定输入变量:根据问题的特点和已有的领域知识,选择合适的输入变量。在ANFIS中,通常使用模糊集合的概念来描述输入变量的隶属度函数。 确定输出变量:确定需要预测的输出变量,并选择相应的模糊集合描述其隶属度函数。 构建模型:根据上述确定的输入和输出变量,构建ANFIS模型。ANFIS模型通常由一组规则和对应的隶属度函数、规则权重和输出变量的线性组合构成。 模型训练:使用训练数据集训练ANFIS模型,通过反向传播算法调整隶属度函数和规则权重等参数。 模型评估:使用测试数据集评估模型的预测能力,可以采用R2、MSE等指标来衡量模型的精度和预测效果。 模型应用:将训练好的ANFIS模型应用到实际问题中,进行预测。ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是一种灵活的非线性回归方法,可以用于建立输入变量与输出变量之间的复杂非线性关系模型。下面是使用ANFIS进行非线性回归的一般步骤: 数据准备:首先需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含一组已知的输入值和对应的输出值,用于训练ANFIS模型;测试数据集用于验证模型的预测能力。 确定输入变量:根据问题的特点和已有的领域知识,选择合适的输入变量。在ANFIS中,通常使用模糊集合的概念来描述输入变量的隶属度函数。 确定输出变量:确定需要预测的输出变量,并选择相应的模糊集合描述其隶属度函数。 构建模型:根据上述确定的输入和输出变量,构建ANFIS模型。ANFIS模型通常由一组规则和对应的隶属度函数、规则权重和输出变量的线性组合构成。 模型训练:使用训练数据集训练ANFIS模型,通过反向传播算法调整隶属度函数和规则权重等参数。 模型评估:使用测试数据集评估模型的预测能力,可以采用R2、MSE等指标来衡量模型的精度和预测效果。 模型应用:将训练好的ANFIS模型应用到实际问题中,进行预测。0 38浏览免费
- 机器学习大小:3KB二进制遗传算法(Binary Genetic Algorithm)是一种启发式搜索算法,用于解决优化问题。与传统的遗传算法相比,二进制遗传算法适用于解决决策变量为二进制编码的优化问题。以下是二进制遗传算法的基本描述: 初始化种群:初始时,随机生成一定数量的二进制编码的个体(也称为染色体),这些个体组成了种群。 确定适应度函数:针对具体的优化问题,需要定义一个适应度函数来评价每个个体的优劣。适应度函数通常根据问题的特性来定义,例如在投资组合优化中可以是收益、风险和相关性等指标的组合。 选择操作:通过轮盘赌选择、竞赛选择等方式,根据个体的适应度值选择父代个体用于繁殖下一代。 交叉操作:选定一定的交叉概率,对选出的父代个体进行交叉操作,生成新的个体作为下一代种群的一部分。 变异操作:选定一定的变异概率,对新生成的个体进行变异操作,以增加种群的多样性。 评估适应度:对新生成的个体,计算其适应度值。 替换操作:根据适应度值,选择要保留的个体,一般采用保留精英个体或者使用某种选择策略来确定哪些个体将会成为下一代种群的成员。 迭代更新:通过重复进行选择、交叉、变异和替换操作,直至满足二进制遗传算法(Binary Genetic Algorithm)是一种启发式搜索算法,用于解决优化问题。与传统的遗传算法相比,二进制遗传算法适用于解决决策变量为二进制编码的优化问题。以下是二进制遗传算法的基本描述: 初始化种群:初始时,随机生成一定数量的二进制编码的个体(也称为染色体),这些个体组成了种群。 确定适应度函数:针对具体的优化问题,需要定义一个适应度函数来评价每个个体的优劣。适应度函数通常根据问题的特性来定义,例如在投资组合优化中可以是收益、风险和相关性等指标的组合。 选择操作:通过轮盘赌选择、竞赛选择等方式,根据个体的适应度值选择父代个体用于繁殖下一代。 交叉操作:选定一定的交叉概率,对选出的父代个体进行交叉操作,生成新的个体作为下一代种群的一部分。 变异操作:选定一定的变异概率,对新生成的个体进行变异操作,以增加种群的多样性。 评估适应度:对新生成的个体,计算其适应度值。 替换操作:根据适应度值,选择要保留的个体,一般采用保留精英个体或者使用某种选择策略来确定哪些个体将会成为下一代种群的成员。 迭代更新:通过重复进行选择、交叉、变异和替换操作,直至满足0 29浏览免费
- 金融商贸大小:8KBSPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2,强度帕累托进化算法2)是一种多目标优化算法,可用于投资组合优化问题。与传统的单目标优化算法不同,SPEA2可以同时考虑多个目标,并找到一组非劣解(帕累托前沿),以提供多样化的投资组合选择。 以下是使用SPEA2进行投资组合优化的基本描述: 定义目标函数:确定投资组合优化的目标,如最大化收益、最小化风险、最大化夏普比率等。这些目标函数需要根据具体需求进行定义和量化。 确定决策变量:选择投资标的以及其相应的权重作为决策变量。例如,假设有N个投资标的,那么每个标的的权重可以表示为一个取值范围在[0, 1]之间的实数。 初始化种群:生成初始的投资组合种群,其中每个个体代表一个可能的投资组合。可以使用随机生成的方式或者其他启发式方法来初始化种群。 计算适应度值:对于每个个体,根据定义的目标函数计算其适应度值。适应度值反映了个体在多个目标上的优劣程度。 生成非劣解集合:使用SPEA2算法中的强度函数来评估个体的竞争力,并根据其强度值和拥挤度进行排序和选择。通过选择非劣解集合,保留具有较高适应度SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2,强度帕累托进化算法2)是一种多目标优化算法,可用于投资组合优化问题。与传统的单目标优化算法不同,SPEA2可以同时考虑多个目标,并找到一组非劣解(帕累托前沿),以提供多样化的投资组合选择。 以下是使用SPEA2进行投资组合优化的基本描述: 定义目标函数:确定投资组合优化的目标,如最大化收益、最小化风险、最大化夏普比率等。这些目标函数需要根据具体需求进行定义和量化。 确定决策变量:选择投资标的以及其相应的权重作为决策变量。例如,假设有N个投资标的,那么每个标的的权重可以表示为一个取值范围在[0, 1]之间的实数。 初始化种群:生成初始的投资组合种群,其中每个个体代表一个可能的投资组合。可以使用随机生成的方式或者其他启发式方法来初始化种群。 计算适应度值:对于每个个体,根据定义的目标函数计算其适应度值。适应度值反映了个体在多个目标上的优劣程度。 生成非劣解集合:使用SPEA2算法中的强度函数来评估个体的竞争力,并根据其强度值和拥挤度进行排序和选择。通过选择非劣解集合,保留具有较高适应度0 22浏览免费