配件厂为装配线生产若干种产品,轮换产品时因更换设备 要付生产准备费,产量大于需求时因积压资金要付贮存费 该厂生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。 今已知某产品的日需求量为100件,生产准备费5000元, 贮存费每日每件1元。试安排该产品的生产计划,即多少 天生产一次(生产周期),每次产量多少,使总费用最小 要求不只是回答问题,而且要建立生产周期、产量 与需求量、准备费、贮存费之间的关系 问题分析与思考日需求100件,生产准备费 5000元,贮存费每日每件1元

意大利生物学家D Ancona曾致力于鱼类种群相互制约关系的研究,在研究过程中他无意中发现了一些第一次世 界大战期间地中海沿岸港口捕获的几种鱼类占捕获总量百分比的资料,从这些资料中他发现各种软骨掠肉鱼,如鲨鱼、鳐鱼等我们称之为捕食者(或食肉鱼)的一些不是很理想的鱼类占总渔获量的百分比。在1914~1923年期间,意 大利阜姆港收购的鱼中食肉鱼所占的比例有明显的增加: 知道,1捕获的种鱼的比例近地反映地中海里各种鱼类的比例g战争期捕鱼大幅降,儑捕获量的下降为什么会导致鲨鱼、鳐鱼等食肉鱼比例的上升,即对捕食者 有利是对饵有呢?他思不得其解,法解释这一现象,百就去求教当时名的意5人利数学家V. Volterra,希望 他能建立一个数学模型研究这一问题

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提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

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MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

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