炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题.提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题.改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线.经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强.通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的

针对两个不同的时变时滞耦合复杂网络,提出一个新的网络同步模型.该模型中的两个网络在节点数目、拓扑结构、内部耦合、耦合时滞及节点动态均可不相同.基于LaSalle不变原理,设计自适应控制器使得两个网络获得同步.进一步研究了具有未知拓扑结构的两个复杂网络的自适应同步问题.数值结果表明了本文方法的有效性

出现分层曲线的二元相图,可以按临界点将曲线分为两部分,lα和lβ;对应分层的两溶液相α,β的热力学性质有4个:IIE(α),S~E(α),IIE(β),SE(β)。加上相图中两温度-组成曲线lα和lβ共6个量,经过热力学分析可以给出这6个量间的关系:假设这6个量间的任意4个已知,可以将另外2个量计算出来。因此,在一些条件下,可以给出有价值的结论或公式

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

4.3向量组的秩与最大无关组 1.向量组的秩:设向量组为T,若 (1)在T中有r个向量a1,a2,…,a,线性无关; (2)在T中有r+1个向量线性相关(如果有r+1个向量的话) 称a1,a2,…,a,为向量组为T的一个最大线性无关组, 称r为向量组T的秩,记作:秩(T)=r 注](1)向量组中的向量都是零向量时,其秩为0 (2)秩(T)=r时,T中任意r个线性无关的向量都是T的一个 最大无关组

2-1设n个人围坐在一个圆桌周围,现在从第s个人开始报数,数到第m个人,让他出局;然后从出局的下一个人重新开始报数,数到第m个人,再让他出局,…,如此反复直到所有的人全部出局为止。下面要解决的 Josephus问题是:对于任意给定的n,s和m,求出这n个人的出局序列。请以n=9,s=1,m=5为例,人工模拟 Josephus的求解过程以求得问题的解。 【解答】 出局人的顺序为5,1,7,4,3,6,9,2,8

定义： 包含一个电容和电感，或两个电容，或两个电感的动态电路。称为二阶电路。 二阶电路可用一个二阶微分方程或两个联立的一阶微分方程描述。 本章只讨论包含一个电容和电感的二阶电路。可能出现振荡形式。 学习内容： 1、从物理概念上阐明LC电路中的正弦振荡； 2、学习RLC串联电路的零输入响应的求解；了解二阶电路的一般分析方法；掌握特征根与固有响应的关系。 3、学习求解RLC串联电路的完全响应的方法。 4、学习求解GCL并联电路的分析方法。 1、LC 电路中的正弦振荡 2、RLC 串联电路的零输入响应 3、RLC 串联电路的全响应 4、GCL 并联电路的分析

8-1画出1个顶点、2个顶点、3个顶点、4个顶点和5个顶点的无向完全图。试证 明在n个顶点的无向完全图中,边的条数为n(n-1)/2。 8-2右边的有向图是强连通的吗?请列出所有的简单路径

文档/视结构是Microsoft公司为Visual C++ Windows程 序设计提出的一种新的编程机制。它是我们在Visual C++ 中使用MFC开发基于文档的应用程序的基本框架，在这 个框架中，数据的维护和显示是分别由两个不同的且彼 此紧密相关的两个对象——文档和视负责的。在文档/视 结构中，文档相当于一个数据容器或数据管理中心，而 视却相当于显示数据的窗口或者是和数据发生交互的窗 口。因此一个完整的基于MFC开发的应用程序一般至少 由四个类组成（SDI应用）：CWinApp应用类

1.属性文法(语法制导的定义)(SyntaxDirected- Definition)。 形式:CFG的每个产生式A→对应与之相关联的一个语义规则(semantic rules)集合,每条规则形如b:=f(c1,C2,,ck),其中f是一个函数,b1C2 ck是该产生式中文法符号的属性(attributes),b有两个可能(1)是A的一 个属性,C1,C2,,Ck是产生式右部文法符号的属性或A的其它属性称b是A的 综合属性(synthesized attribute),(2)是产生式右部某个文法符号x的一个属 性,并且C12,…,C是A或产生式右部任何文法符号的属性则称b是文法符号 x的继承属性( inherited attribute) 函数f通常以表达式的形式出现