点击切换搜索课件文库搜索结果(622)
文档格式:PDF 文档大小:212.18KB 文档页数:5
生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用
文档格式:PDF 文档大小:2.16MB 文档页数:90
 2.1 数据加密算法设计标准  2.2 数据加密标准DES  2.3 多重DES  2.4 高级加密标准AES  2.5 标准分租密码运算  2.6 流密码  2.7 密钥生成
文档格式:PDF 文档大小:433.53KB 文档页数:5
提出了用于网络计划的时间-费用分析的模糊决策规划,计算结果表明,算法的优化结果使决策者获得了更充分的决策余地.该算法应用于武钢方坯连铸机结晶器制造过程中
文档格式:PDF 文档大小:499.23KB 文档页数:6
介绍了优化设计建模和算法选择两个专家系统及其并行处理技术,以及各子系统所采用的自律分散、并行设计和共享信息、协调工作的控制策略及其在工程优化设计的智能化和自动化中所起的作用
文档格式:PDF 文档大小:347.11KB 文档页数:6
钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果
文档格式:PDF 文档大小:261.35KB 文档页数:42
1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting(提升法) AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释
文档格式:PDF 文档大小:1.38MB 文档页数:83
1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么? 5 Tilling(耕种,耕作)算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子
文档格式:PPT 文档大小:389.5KB 文档页数:85
• 贝叶斯推理提供了一种概率手段,基于如下的 假定:待考察的量遵循某概率分布,且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理,以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础,也为其他算法的分析提供了理论框架
文档格式:PDF 文档大小:439.83KB 文档页数:6
本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O(N LOG2M),元素总移动次数为O(MN),所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然
文档格式:PDF 文档大小:358.08KB 文档页数:8
CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性
首页上页5556575859606162下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 622 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有