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基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存.遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法.最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性.
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本章将以 SQL Server2000内置的“北风 (Northwind)数据库”为基础,为读者介绍如何 开发数据库查询程序、数据分页的技巧、动 态数据库查询、数据库查找对比的技巧等主 题,让您真正了解 SQL Server2000在企业网 站方面的运用
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研究了不同应力比的二线热应力疲劳试验并进行了数值分析。结果表明:热疲劳裂纹的形态决定于两个主应力的比和两个主塑性应变的比;直线型裂纹的方向垂直于最大主应力方向;两个主应力的值和两个主塑性应变值相近时出现网状龟裂
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《程序设计语言课程设计》教学大纲. 3 《数据库系统原理课程设计》教学大纲. 8 《无线传感网与 RFID 技术课程设计》教学大纲.12 《单片机与嵌入式系统设计课程设计》教学大纲.15 《面向对象程序设计课程设计》教学大纲. 18 《物联网数据分析实践》教学大纲. 21 《毕业实习》教学大纲.24 《社会实践》教学大纲.28 《物联网工程实践》教学大纲. 32 《毕业设计(论文)》教学大纲. 36
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向量范数( vector norms 定义1:R空间的向量范数Ⅱ,对任意x,∈满足下列条件 (1)‖≥0;‖=0=0 (2)x=对任意eC (3)‖x+
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第一讲 MATLAB概述与运算基础 MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境。 MATLAB功能强大、简单易学、编程效率 高,深受广大科技工作者的欢迎
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Origin 是 Microcal Software 公司推出的一个功能强大的数据分析/科学绘图软件, 作为 Windows 应用程序,具备了 Windows 所提供的诸多方便直观的特点,尤其适用 于那些经常进行大量数据处理及科学绘图的人员使用。现流行的版本为 2.8, 3.0, 3.5, 5.0, 6.0, 6.1, 6.1 版本的特色主要有: 1) 动态用户界面:计划组织;用计划管理器组织计划,对选择的窗口批处理
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8.1 Explore some of the emerging technologies that may impact analytics, business intelligence (BI), and decision support 8.2 Describe the emerging Internet of Things (IoT) phenomenon, potential applications, and the IoT ecosystem 8.3 Describe the current and future use of cloud computing in business analytics 8.4 Describe how geospatial and location-based analytics are assisting organizations 8.5 Describe the organizational impacts of analytics applications 8.6 List and describe the major ethical and legal issues of analytics implementation 8.7 Identify key characteristics of a successful data science professional
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1 化学信息概论 2 2 文献检索与阅读 2 3 常用全文数据库 2 4 常用文摘索引数据库 4 5 特种信息资源 2 6 常用化学事实数据库 2 7 化学结构可视化软件 4 8 科学绘图及数据分析软件 2
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7.1 Learn what Big Data is and how it is changing the world of analytics 7.2 Understand the motivation for and business drivers of Big Data analytics 7.3 Become familiar with the wide range of enabling technologies for Big Data analytics 7.4 Learn about Hadoop, MapReduce, and NoSQL as they relate to Big Data analytics 7.5 Compare and contrast the complementary uses of data warehousing and Big Data technologies 7.6 Become familiar with select Big Data platforms and services 7.7 Understand the need for and appreciate the capabilities of stream analytics 7.8 Learn about the applications of stream analytics
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