针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证

处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型

串匹配(String Matching)问题是计算机科学中的一个基本问题,也是复杂性理论中研 究的最广泛的问题之一。它在文字编辑处理、图像处理、文献检索、自然语言识别、生物 学等领域有着广泛的应用。而且,串匹配是这些应用中最耗时的核心问题,好的串匹配算 法能显著地提高应用的效率。因此,研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值 实际意义

为解决在网格环境下满足用户作业对完成时间需求的服务资源调度问题,建立了包括独立匹配器在内的服务网格三元模型,给出了该模型基于图论的形式化描述,证明了用户作业和服务资源之间完备匹配的充分必要条件.同时构造了基于传感器反馈的网格服务匹配系统,给出了基于运行时间权矩阵的优化问题描述,并给出了基于离散事件动态系统理论的最优化解算法.仿真研究表明,该算法比其他算法更能改善网格服务匹配系统的性能指标,在满足服务资源负载均衡的同时提供了用户作业完成时间的服务质量保证

一、支配集,独立集,点覆盖团 二、边覆盖,边独立集(匹配) 三、最大匹配, Berge定理 四、完备匹配,Hall条件,t条件 五、完美匹配, Tutte定理

最小二乘影像匹配 最小二乘影像匹配(Least Squares Image Matching)是 由德国 Ackermann教授提出的一种高精度影像匹配算 法,该方法的影像匹配可以达到1/10甚至1/100像素 的高精度,也即可以达到子像素级(SubPixel)。它 可应用于:

正规表达式和有穷自动机 1指与出正规式匹配的串 a)(abb)*c与后面的那些串匹配? ababbc abab babc aaabc b)ab*c*(a|b)c与后面的那些串匹配? acbbc abbcac abc acc c)(a|b)a+(ba)*与后面的那些串匹配? ba bba ababa aa baa 2.为下边所描述的串写正规式,字母表是{0,1}

2.解： eddfbbd S AbB 1,1.1(表示第 1 步，用产生式 1.1 推导,以下同) CAbbB 2,2.1 edAbbB 3,4.1 edCAbbbB 4,2.1 ededAbbbB 5,4.1(不匹 配) edaAbbbB 5，4.2 (不匹配，回溯到 edAbbB) edBfbbB 4,2.2 edCSdfbbB 5,3.1 ededSdfbbB 6,4.1(不匹配) edaSdfbbB 6,4.2(不匹配，回溯到

从精准设计的角度出发,将产能和时间节奏的匹配以及投资效益等指标作为目标函数,提出了全板带型钢厂转炉-连铸区段单条生产线炉机匹配的多目标规划数学模型,并采用同样的方法,在单条生产线模型的基础上,建立了全板带型钢厂多条生产线转炉-连铸区段炉机匹配的多目标数学规划模型.通过改进后的分层序列法给出了所建模型的求解方法,并采用JAVA语言,借助Eclipse软件,运用面向对象的编程方法对模型进行了求解.最后利用此模型验证了首钢京唐钢铁联合有限责任公司炼钢车间的设计是较优的设计方案

一、特性匹配 1、功能：可以把一个实体的特性复制给另一个或一组实体，使这些实体某些特性或全部特性与源实体相同。 2、 操作： （1）启动特性匹配命令有3种途径： ① 在[标准]工具栏上单击[特性匹配]按扭 ② 单击[修改] →[特性匹配] ③ 在[命令]提示符输入Ma 回车