在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

3模型的数据部分和初始部分 处理模型的数据时,需要为集指派一些成员并且在求解模型之前为集的某些属性指定值。 两个可选部分: 输入集成员和数据的数据部分(Data Section); 为决策变量设置初始值的初始部分(Init Section)。 3.1模型的数据部分 3.1.1数据部分入门

2.1MCS-51单片机基本配置 不同型号MCS-51单片机CPU处理能力和指令系统完全兼容,只是存储器和I/O接口的配置有所不同。 硬件配置基本配置: 1.8位CPU 2.片内ROM/EPROM、RAM0 3.片内并行IO接口MEL9821 4.片内16位定时器/计数器AT89C205124PI 5.片内中断处理系统 6.片内全双工串行IO口

燃料的定义:是在空气中容易燃烧,并 能够比较经济地利用其燃烧热的物质的 总称。燃料的供给应该比较容易,价格 低廉,储存、运输和使用等即便利又安 全。按其状态可分为:气体燃料、液体 燃料和固体燃料

4 LINGO函数 说明: 有了前几节的基础知识,再加上本节的内容,就能够借助于 LINGO建立并求解复杂的优化模型。 函数类型(9种): 1.基本运算符:算术运算符、逻辑运算符、关系运算符 2.数学函数:三角函数和常规的数学函数 3.金融函数:两种金融函数 4.概率函数:大量概率相关的函数 5.变量界定函数:定义变量的取值范围 6.集操作函数:对集的操作提供帮助 7.集循环函数:遍历集的元素,执行一定的操作的函数 8.数据输入输出函数:允许模型和外部数据源相联系,进行数据的输入输出 9.辅助函数:各种杂类函数

2 LINGO中的集 说明:实际问题建模时,总会遇到一群或多群相互联系的对象, 如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。 LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集sets)一旦把对象聚 合成集,就可利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。 学完本节后,对集如何引入模型会有一个基本的理解

AMCM99问题-A大碰撞 NASA(航空航天管理局)常常考虑这样一个问题一颗较大的小行星与地球 的碰撞将会产生怎样的后果。 作为这个问题的一部分,要求你们讨论这颗小行星该到地球南极所造成的后 果,有人认为其后果将与该行星撞到地球其它区域的后果有很大的不同。 你们可以假设这颗小行星的直径大约为100米,并且立接撞在南极点处

AMCM98问题-A磁共振成像扫描仪 引言 用于工业和医疗的磁共振成像扫描仪诊断机对像脑那样的三维物体进行扫 描,并把扫描的结果以三维像素阵列的形式传送之。每个像素由一个指示其颜 色或灰度的数构成,它对像素所在位置处的被扫描物体的一个小区域中含水量 (浓度)的度量进行编码。例如,0能以黑色来描绘出高含水量(脑室、血管),128 能以灰色来描绘出中等含水量(脑核和灰质,而255以白色来描绘出低含水量 (组成有髓体轴的富含脂类白质)

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AMCM91问题A估计水塔的水流量 美国某州的各用水管理机构要求各社区提供以每小时多少加仑计的用水率以及每天所用的总水量,但许多 社区并没有测量流人或流出当地水塔的水量的设备,他们只能代之以每小时测量水塔中的水位,其精度在 0.5%以内。更为重要的是,无论什么时候,只要水塔中的水位下降到某一最低水位L时,水泵就启动向 水塔重新充水直至某一最高水位只,但也无法得到水泵的供水量的测量数据。因此,在水泵正在工作时, 人们不容易建立水塔中的水位与水泵工作时的用水量之间的关系