使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献

◼ 树的基本概念 ◼ 二叉树 ◼ 二叉树的存储表示 ◼ 二叉树的遍历及其应用 ◼ 二叉树遍历的非递归算法 ◼ 二叉树的计数 ◼ 树与二叉树的转换 ◼ 堆 ◼ Huffman树及其应用

1.1 加法法则与乘法法则 1.2 排列与组合 1.3 Stirling近似公式 1.4 模型转换 1.5 全排列的生成算法 1.6 组合的生成 1.7 可重组合 1.8 若干等式及其组合意义 1.9 应用举例

❖ 函数 ❖ 自己编写函数 ❖ 函数的使用 ❖ 数组作为参数 ❖ 带默认值的函数 ❖ 内联函数 ❖ 重载函数 ❖ 函数模版 ❖ 变量的作用域 ❖ 变量的存储类别 ❖ 递归函数 ❖ 基于递归的算法

利用Gleeble-1500热模拟试验机对6111铝合金进行高温拉伸试验,研究了其在变形温度为350、450和550℃以及应变速率为0.1、1和10 s-1时的热变形行为.6111铝合金的流变应力随温度升高而减小,随应变速率增大而增大,其热变形从应变硬化阶段过渡到稳态变形阶段.建立了综合考虑应变、温度和应变速率对流变应力的影响以及耦合位错密度的统一黏塑性本构模型,并通过遗传优化算法求解出本构模型中的材料常数.模型计算得到的真应力-真应变曲线与试验数据吻合较好

如何建立词项词典？ 文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表？ • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题） • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)