提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

一、直接计算DFT的问题及改进途径 二 、按时间抽选的基-2FFT算法 三 、按频率抽选的基-2FFT算法 四 、IFFT算法

一、引言 二、以梯形公式为例来介绍这一算法

了解周期序列的傅里叶级数及性质，掌握周期卷积过程； 理解离散傅里叶变换及性质，掌握圆周移位、共轭对称性，掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间的关系； 掌握FFT算法的计算量分析，按时间抽选的基-2FFT算法； 2.1 离散傅里叶变换（DFT） 2.2 快速傅里叶变换(FFT) 2.3 FFT应用

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

中国科学院计算技术研究所：【人工智能基础】一种支持时间序列数据的CBR检索算法

南京大学：《数值计算方法》课程教学资源（PPT课件）第七章 矩阵特征值和特征向量的数值解法 7.3.2 矩阵的QR分解 7.3.3 QR算法

1.1 数学问题的数值解法例示 1.2 误差概念和有效数 1.3 算法的优化