• 一、层次分析法概述 • 二、层次分析法的基本思路 • 三、层次分析法的用途举例 • 四、层次分析法应用的程序 • 五、应用层次分析法的注意事项 • 六、层次分析法应用实例

第一节 现代物流成本概述 第二节 物流成本管理的基本思路 第三节 物流成本系统的本量利分析 第三节 物流成本的控制原理 第四节 物流成本控制的具体方法 第 5 节 物流价格概论

第四章重积分 4-2二重积分的计算 4-2-1基本思路 4-2-2二重积分在直角坐标系下的计算 4-2-3二重积分在极坐标系下的计算 4-2-4二重积分在一般坐标系下的计算 第十二讲二重积的计算 课后作业: 阅读:第四章第二节:pp102--107,、第三节:pp109-113

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

作为对经典自适应控制改进的控制方法，多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径，并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略，其被分为多种类型，本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法，离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器，在线加权融合各个局部控制器的控制输出，从而形成全局控制，是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状，然后给出相关研究的新进展和一些观点，包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等，最后指出未来的几个研究方向

一、力法的基本思路 二、基本原理举例

◆ 课程性质 ◆ 课程基本理念 ◆ 课程设计思路

本章主要讲述西方主要的汇率决定理论。要求学生对各种 理论的基本假设、主要观点、分析思路及主要缺陷有一个 比较好的掌握

数据结构与算法实习简介、C/C++基本程序技巧、界面排错和测试、问题空间和典型的算法思路、基本数学建模