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  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2009-08-08
    • 文件大小:319488
    • 提供者:huxlaylyx
  1. 极限编程(XP)篇

  2. 极限编程(XP)篇 极端编程(eXtreme Programming)是一种开发纪律,以简单性、交流、反馈和勇气为基本宗旨。它的做法是以有效的实践规则将整个团队紧密联系起来,通过充分的反馈使团队能随时知道自己目前的状况和恰当的调节规则以适应自己的特殊情况。 在极端编程中,每一个项目贡献者都是“团队”完整的一部分。这个队伍是围绕着一个每天和队伍坐在一起共同工作的商业代表——“客户”建立起来的。 核心实践:整体团队 极端编程的队伍采用一种简单的方式来进行规划和跟踪,以决定下一步要做什么和预知项目什
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-03-07
    • 文件大小:855040
    • 提供者:haigenwong
  1. MATLAB实现K-means聚类

  2. function [idx, C, sumD, D] = kmeans(X, k, varargin) % varargin:实际输入参量 if nargin 1 % 大于1刚至少有一种距离 error(sprintf('Ambiguous ''distance'' parameter value: %s.', distance)); elseif isempty(i) % 如果是空的,则表明没有合适的距离 error(sprintf('Unknown ''distance'' parame
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-09-20
    • 文件大小:23552
    • 提供者:qq_22248495
  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要:针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词:人口总量;灰色系统;BP 人工神经网络;灰色人工神
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-13
    • 文件大小:360448
    • 提供者:weixin_39840387
  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要:针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词:人口总量;灰色系统;BP 人工神经网络;灰色人工神经网
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-13
    • 文件大小:324608
    • 提供者:weixin_39840515
  1. 一种新的最佳聚类数确定方法

  2. 为了更有效地确定数据集的最佳聚类数,提出一种新的确定数据集最佳聚类数的算法。该算法借签层次聚类的思想,一次性地生成所有可能的划分,然后根据有效性指标选择最佳的聚类划分,进而获得最佳聚类数。理论分析和实验结果证明,该算法具有良好的性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:327680
    • 提供者:weixin_38551749
  1. 一种适用于模糊聚类算法的有效性指标

  2. 模糊c均值聚类算法是最常见的聚类算法。 它通过定义成员资格矩阵来解决数据的不切实际的本质。 由于模糊c均值聚类算法需要预先设置分类数,这在没有先验数据集的情况下几乎是不可能的,因此一些学者提出了有效性指标的概念。 由于有效性指标与隶属度矩阵,数据集中的数据点和聚类中心之间的距离关系有关,因此希望特征加权方法可以用于评估数据集中数据的所有特征。以获得最佳的分类编号。 因此,本文提出了一种针对综合权重指数,密实度指数和可分离性指数的改进的有效性指数。 该有效性指标首先确定数据点的特征与数据点本身之间
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38631401
  1. 一种有效的基因表达数据模糊核聚类分析方法

  2. 模糊聚类是分析微阵列数据的重要工具。 将模糊聚类方法应用于微阵列基因表达数据的一个主要问题是选择具有聚类数目和中心的参数。 本文提出了一种新的模糊核聚类分析方法(FKCA),它可以识别所需的聚类数并获得更稳定的基因表达数据结果。 首先,为了优化特征差异并估计最佳簇数,引入了高斯核函数以改进频谱分析方法(SAM)。 通过将减法聚类与最大-最小距离均值相结合,提出了最大距离法(MDM)来确定聚类中心。 然后,分别给出了改进的SAM(ISAM)和MDM的相应步骤,通过对基因表达数据进行实验比较说明了它
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:458752
    • 提供者:weixin_38569219