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Uncertainty Theory - 一种数学分支,用于模拟人类...

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简介:
这是一本探讨随机建模与模糊建模的杰出著作,被广泛认为是该领域的经典之作,其价值和影响力不容小觑。

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  • Mathematics of Uncertainty Theory - Modeling Human Uncertainty...
    优质
    《数学不确定性理论——人类不确定性的建模》一书探讨了如何运用数学工具来描述和分析人类面对不确定性时的行为与决策过程。通过建立模型,本书为理解复杂现实世界中的不确定性提供了一种新的视角。 这是一本关于随机建模和模糊建模的经典好书!
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    本文介绍了一种创新性的跨学科物种划分方法——综合分类法,结合了生物学、信息学等多领域知识和技术,旨在提高物种分类的准确性和效率。 整合分类是一种结合多学科的方法来界定物种。兰飞和李虎指出,多数权威分类学家认为物种边界是需要验证的假设。准确且有效的物种界定对于生物多样性的研究至关重要。
  • 甲乙互补功放的设计方案
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    本文提出了一种创新的设计方案,专注于改进甲乙类互补模拟功率放大器的性能,优化了音频输出的质量和效率。 本段落介绍了一种经典甲乙类互补模拟功率放大器的具体实现方法。该功放分为两级:第一级采用运算放大器进行电压放大;第二级则通过NPN和PNP两个三极管构成电流放大电路。文章详细描述了其工作原理及实验结果。
  • SIMER:生命科和育工具
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    SIMER是一款专为生命科学研究及作物、动物育种领域设计的数据模拟软件工具。它能够高效地生成大规模遗传数据,支持研究人员进行假设检验与预测分析,加速创新研究进程。 西蒙生命科学与育种的数据模拟作者设计并维护了该工具。撰稿人包括唐振双、徐静亚、李新云、朱梦津、袁晓慧和赵树红,欢迎提出问题、建议或错误报告。 内容安装: 我们强烈推荐在Microsoft R Open上安装SIMER。 可以使用以下命令从GitHub安装最新版本的开发版: ```R # 安装devtools包(如果尚未安装) install.packages(devtools) # 使用devtools从github下载并安装simer程序包 devtools::install_github(xiaolei-lab/SIMER) ``` 成功安装后,可以通过键入以下命令加载SIMER: ```R library(simer) ``` 输入`?simer`可以获取所有参数的详细信息。 资料准备: 基因型数据应为数字格式(m行和2n列,其中m代表SNP数量,n代表个体数量)。如果您的原始数据是PLINK二进制格式、VCF或单体型文件,请先将其转换成上述所需格式。
  • CBR-Classify:案例推理的习方法
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    CBR-Classify是一种创新性的分类学习方法,它结合了案例推理技术,通过分析过往案例来解决新问题,特别适用于处理复杂和非结构化的数据。 cbr-classify是一种基于案例推理的分类学习算法,即Case-Based Reasoning。
  • 朴素贝叶斯器:文本算法,采朴素伯努利及多项式型...
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    简介:朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法,广泛应用于文本分类中。本文探讨了其在朴素伯努利和多项式模型下的应用原理和实践效果。 朴素贝叶斯分类器是一种用于文本分类的算法。它通过使用基于朴素伯努利和多项式的方程将文档(如邮件)归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。目前,该算法仅能对两类进行分类,但可以修改以支持多类别(N个类别)。项目结构包括: - jars:可执行jar文件 - src:主要的源代码目录 - corpus:包含所有数据、训练和测试文件以及停用词列表 您可以使用Eclipse或基于Java的环境运行此项目。在Eclipse中,通过“现有项目到工作区”选项导入项目后,可以通过运行Train.java(主类)并提供corpus_root_path作为参数来训练语料库。执行完成后,在corpus_root_path目录下会生成Bernouli.out和Multinomial.out文件。
  • 技术的高速CMOS全差运算放大器
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    本作品设计了一种适用于高性能模拟电路中的高速CMOS全差分运算放大器,旨在提升信号处理速度和精度。 ### 引言 运算放大器(简称运放)是模拟电路中最通用的单元之一。全差分运放是指输入和输出均为差分信号的运放类型。相比传统的单端输出运放,全差分运放具有以下优点:更低噪声、更大的输出电压摆幅、更好的共模噪声抑制效果以及更有效的谐波失真抑制(特别是偶数阶项)。因此,在高性能应用中,全差分形式成为首选。 近年来,随着对高速和低压电路的需求增加,全差分运算放大器因其更高的单位增益带宽频率及更大的输出摆幅而受到更多关注。特别是在高数据转换率的应用场景下,如高速模数转换器(ADCs),需要高性能的运放来支持系统所需的精度与响应速度。 然而,在模拟电路设计中,速度和精度往往是相互矛盾的目标:追求更快的速度可能会牺牲精度;反之亦然。为了解决这一问题,共源共栅技术被引入全差分运放的设计之中。这种结构可以同时实现高增益和宽广的单位增益带宽,从而在一定程度上平衡了这两者的需求。 然而,在实际应用中,由于外部反馈环路中共模环路增益较低的问题,输出共模电平难以精确控制。因此通常需要附加共模反馈电路(CMFB)来稳定输出共模电压水平。 选择全差分运放时必须综合考虑多种因素:如单位增益带宽、开环增益、建立时间、输入和输出的动态范围以及电源抑制比等性能指标。常见的全差分运放结构包括简单两级设计,套筒式共源共栅(CSCG)架构及折叠式共源共栅配置。 - **简单两级全差分运放**:这种类型的放大器拥有最大的电压摆幅但频率响应较差、功耗较大且电源抑制比和共模抑制比较低。 - **套筒式共源共栅结构**:具有优秀的频率特性,最低的功耗水平。不过其输入范围及输出摆幅相对较小。 - **折叠式共源共栅运放**:结合了良好的频率特性和较大的电压摆幅优势,但同时也有较高的能耗,并且存在四条电流路径。 在高速应用场合下,采用折叠式共源共栅结构的全差分运算放大器因其输出范围较大、输入与输出端能够直接相连以及便于调整输入公共模式电平的优势而更受欢迎。这类运放设计包括了驱动管(通常选择P型晶体管以减少寄生电容并提高频率响应)、折叠式共源共栅级和CMFB电路,通过调节偏置电压实现稳定控制。 全差分运算放大器在现代模拟电路中扮演着重要角色,特别是在需要高速、高精度及低电压操作的应用场景下。设计时需权衡速度与精准度之间的关系,并采用适当的架构和技术来优化性能表现。随着集成电路技术的进步,未来全差分运放的设计将继续改进以满足更严格的系统要求。
  • 持向量机
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    本研究探讨了四种不同的支持向量机(SVM)分类算法,分析它们在各类数据集上的性能表现和适用场景。 本段落介绍了四种流行的SVM分类器工具箱。
  • 2019年比赛,32型及十必备算法(附个参赛心得)
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    本资料汇总了2019年的数学建模比赛中常见的32种数学模型和十类重要算法,并分享了作者的参赛经验和心得体会。 在2019年的数学建模比赛中,常用到的32种数学模型以及竞赛必备的十类算法包括:蒙特卡洛(MC)算法、数据拟合与参数估计方法、插值等数据处理技术;规划问题中的线性规划、整数规划、多元规划和二次规划;图论相关的问题如Dijkstra算法,Floyd算法,Prim算法,Bellman-Ford算法以及最大流和二分匹配等问题的解决策略。此外还包括计算机算法设计中的一些方法,例如模拟退火法、神经网络模型、遗传算法及网格算法等高效搜索技术;穷举法也在特定场景下被采用以求解复杂问题;将连续性问题转化为离散化处理的方法也非常重要;数值分析和图像处理中的独特技巧也是比赛中不可或缺的部分。希望这些整理的信息能帮助大家在2019年的数学建模竞赛中取得优异的成绩!