针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

1、令n是待排序的元素数,p=2是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元 x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其np个元素按照≤x 和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下:

在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题

一、常规的子空间极小化算法 二、回顾学过的正交化和投射定理 三、GCR算法 四、krylov-子空间 五、对称矩阵的简化 六、收敛条件

1.试证明 Brent定理:令W(n)是某并行算法A在运行时间T(n)内所执行的运算数量, 则A使用p台处理器可在t(n)=((n)p+(n)时间内执行完毕

第五章结构化程序设计概论 学习目标 1.熟悉数据的基本概念,掌握数据的表示方法 2.熟悉代码的基本概念,掌握代码的控制方法 3.熟悉算法的基本概念,了解算法、程序与代码的关系 4.掌握结构化程序设计的一般方法 5.了解问题规模与程序控制结构之间的关系 6.掌握程序测试的基本方法与手段 7.了解代码优化的基本策略

一、在直角坐标系下二重积分的算法 二、在极坐标系下二重积分的算法

在上一章中,我们已经学习了算法的选择结构的C语言 程序实现及其程序流程控制转移方式。本章将讨论最后 一种算法的基本结构──循环结构的C语言程序实现及其 程序流程控制转移方式──循环控制。 所谓循环控制,即满足一个指定的条件，每次使用不 同的数据,对程序中的计算或处理步骤完全相同的程序 段,重复计算若干次的程序控制

学习数据结构的基本概念和必要的基础知识。 理解逻辑结构、存储结构和运算的关系。 学会分析研究计算机加工的数据结构的特性，掌握常用的数据结构的特点并能正确地选择数据结构。 为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构和存储结构，并能设计出较高质量的算法

• 客户信用等级影响因素 – 客户信用卡申请数据预处理 – 信用卡申请成功影响因素 • 信用卡客户信用等级影响因素 • 基于消费的信用等级影响因素 • 信用卡欺诈判断模型 – 基于Apriori算法的欺诈模型 – 基于判别的欺诈模型 – 基于分类算法的欺诈模型