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搜索资源列表

  1. 数学建模 优化问题 线性规划

  2. 线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题： min sub.to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵。其它形式的线性规划问题都可经过适当变换可化为此标准形式。 函数 linprog 格式 x = linprog(f,A,b) %求min f ' *x sub.to 线性规划的最优解。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) %等式约束 ，若没有不等式约束 ，则A=[ ]，b=[ ]。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,u

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：hqssky

  1. 优化问题（MATLAB工具包）

  2. 线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB6.0解决的线性规划问题的标准形式为： min sub.to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 在MATLAB6.0版中，线性规划问题（Linear Programming）已用函数linprog取代了MATLAB5.x版中的lp函数。当然，由于版本的向下兼容性，一般说来，低版本中的函数在6.0版中仍可使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-14
    • 文件大小：491kb
    • 提供者：LongLeee

  1. Householder+QR求解实对称矩阵全部特征值和特征向量

  2. 一个Householder+QR法求解实对称矩阵全部特征值和特征向量的类，经过一些优化，速度比一般的版本要快一些。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：fyten1985

  1. 车灯线光源的优化设计模型

  2. 利用离散化的思想,将线光源离散为点光源,建立坐标系，将反射抛物面离散为抛物面上一条螺旋形曲线上一系列的点,通过建立满足条件的入射光线方程模型： 求得合理的灯丝长度。通过建立反射光线的方向向量模型： 通过编程采用迭代算法来求反射的光亮区，实现了基于Matlab的仿真技术.并揭示了在数学建模过程中离散化思想的运用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-13
    • 文件大小：460kb
    • 提供者：peijin110

  1. 遗传算法优化灰色案例推理的财务困境预测

  2. 企业财务困境预测是财务实务界和理论界关注的热点问题之一。为了有效识别出在未来两年内有可 能陷入财务困境的企业,该文提出了一种遗传算法优化灰色案例推理的新方法进行企业财务困境预测,并采 用实证研究予以验证。理论研究中主要构建了财务困境预测的企业案例描述、基于灰色相似度的k近邻案例 检索、基于相似度加权投票组合的评价结果集成和基于遗传算法的案例特征权重向量优化等四个关键内容。 实证研究中,收集了270个上市公司ST前一年和前两年的数据为初始样本,通过格点搜索技术进行参数优 化,采用余一交叉验证准确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-12
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：sinkochen

  1. 向量估计微粒群算法用来处理多目标优化问题

  2. 微粒群算法的一个应用在处理多目标问题上的一个新的算法，针对目标函数的数目，每个微粒群算法处理一个目标函数，同时还要实现信息的共享，是处理多目标问题的一个有效的优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：gengnana

  1. 支持向量机(SVM)导论

  2. 最经典的SVM入门书籍，里面介绍了关于学习SVM需要用到的优化理论知识，浅显易懂，值得一看！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：victornadok

  1. 支持向量机多参数自动选择优化asm-svm

  2. 支持向量机多参数自动选择优化程序 MALAB源码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：336kb
    • 提供者：cui13579

  1. 遗传算法优化支持向量机GASVM

  2. 遗传算法优化支持向量机源代码 MATLAB代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：cui13579

  1. 基于支持向量机分类的回归方法

  2. 支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-08
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：hutwangzm2008

  1. 支持向量机刀具磨损预测模型及MATLAB仿真

  2. 针对刀具使用时加工参数多变的实际情况，提出使用最小二乘支持向量机(is—s、rIⅥ)建立模型并对刀具磨损进行预测：首先引入最小二乘支持向量机建立刀具磨损模型，然后针对具体实验数据，采用交叉验证的办法，选取优化的核参数。实验和仿真结果表明：该模型可以有效地学习刀具磨损中的非线性关系，刀具磨损的预测精度较高。因此该模型可以用作对实际加工中的刀具磨损进行有效预测，并为切削参数的实际选择提供依据。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-08-19
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：egarle

  1. 最小二乘支持向量机参数优化代码

  2. 代码很齐全，包括用 最小二乘支持向量机进行参数优化，曲线拟合等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-01
    • 文件大小：975kb
    • 提供者：huang7855

  1. SVM 支持向量机的原理和应用

  2. Vapnik 提出的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）以训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标，即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法，其推广能力明显优于一些传统的学习方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-25
    • 文件大小：1003kb
    • 提供者：zrfine

  1. 基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测

  2. 基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测，用于预测方面的额资料，有很好的借鉴价值

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-16
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：gdhd888

  1. 基于带特征染色体遗传算法的支持向量机特征选择和参数优化

  2. 基于带特征染色体遗传算法的支持向量机特征选择和参数优化，组合优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-16
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：gdhd888

  1. 支持向量机及其应用于感应加热装置优化设计的研究

  2. 支持向量机及其应用于感应加热装置优化设计的研究★★优化设计支持向量机及其应用于感应加热装置优化设计的研究★★优化设计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-02
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：tryolong

  1. 向量优化文献

  2. 向量优化文献，这篇文献通俗易懂很简单很不错，推荐大家看看

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-28
    • 文件大小：806kb
    • 提供者：yzlhit

  1. 自反Banach空间凸向量优化问题解集非空有界的刻画

  2. 自反Banach空间凸向量优化问题解集非空有界的刻画，王刚，，本文讨论了在自反Banach空间,自反Banach空间凸向量优化问题解集非空有界的刻画。通过这些刻画,凸向量优化问题的Tikhonov类型正则化算法�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：122kb
    • 提供者：weixin_38699757

  1. 一种面向故障隔离的测试向量优化方法

  2. 为提高基于测试性模型的故障诊断效率、缩短故障隔离时间，提出了一种测试向量的优化方法。针对D矩阵中的每个故障模式的准确检测与隔离需求，给出了其测试向量优化的详细计算步骤，得到综合考虑测试数量最少和计算测试向量时间最短的测试向量。仿真数据和实例数据的实验结果表明，该方法具备计算速度快、优化效果好的特点，适用于大规模D矩阵场合，可有效支撑复杂系统的故障诊断与隔离设计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38720173

  1. 锚向量优化：通过原型比较进行机器学习和分类的另一种方法-源码

  2. 锚向量优化 克里斯托弗·布莱恩特| 2018-11-18 内容 介绍 假设您不熟悉阿拉伯数字系统。 为了教给您，我可能会巧妙地为每个数字0到9编写一个示例，然后要求您标识一个数字的新示例。 如果我的笔迹保持相对一致，那么通过观察此新示例与我的10个原型示例中的哪个最相似，您可能可以合理地很好地回答。 但是，如果我反而把新示例写得很乱，那么您可能会发现此任务具有挑战性。 在这样的情况下，您猜测之后，我会告诉您数字实际上是什么，并且您会在头脑中更新该数字通常是什么样的概念。 当我们重复此过程时，您将

  3. 所属分类：其它

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