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GPC算法作业资料.rar

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简介:
这段资料包含了关于GPC(Graph-Based Page Classification)算法的相关学习和实践内容,包括但不限于理论讲解、代码示例以及实验任务等,适用于深入理解并掌握GPC算法。 研究生预测控制课堂大作业要求结合具体的项目实例,并使用GPC算法进行分析。该任务将涉及单元机组协调控制系统中的主控系统与子控系统的应用,这些系统的最终目标是调节锅炉、汽轮机以及发电机的性能。由于单元机组具有较大的时滞和强烈的耦合关系,且是非线性的,因此整个控制过程非常复杂,并难以实现精确匹配。 在发电过程中,锅炉和汽轮机表现出显著不同的动态特性:前者响应较慢而后者较快。这种差异导致了系统内外的能量平衡相互制约的问题。同时,在追求更好的负荷响应性能时,内部参数的稳定性往往受到挑战,两者之间存在固有的矛盾关系。

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客服
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  • GPC.rar
    优质
    这段资料包含了关于GPC(Graph-Based Page Classification)算法的相关学习和实践内容,包括但不限于理论讲解、代码示例以及实验任务等,适用于深入理解并掌握GPC算法。 研究生预测控制课堂大作业要求结合具体的项目实例,并使用GPC算法进行分析。该任务将涉及单元机组协调控制系统中的主控系统与子控系统的应用,这些系统的最终目标是调节锅炉、汽轮机以及发电机的性能。由于单元机组具有较大的时滞和强烈的耦合关系,且是非线性的,因此整个控制过程非常复杂,并难以实现精确匹配。 在发电过程中,锅炉和汽轮机表现出显著不同的动态特性:前者响应较慢而后者较快。这种差异导致了系统内外的能量平衡相互制约的问题。同时,在追求更好的负荷响应性能时,内部参数的稳定性往往受到挑战,两者之间存在固有的矛盾关系。
  • 调度.zip
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    本资料包包含了多种作业调度算法的相关信息和案例分析,旨在帮助学生及研究者深入理解并掌握各类作业调度机制。适合计算机科学专业学习参考。 本段落介绍了银行家算法的Java实现以及三种常见的作业调度算法:先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)和响应比高优先(HRRF)。这些算法均使用了Java语言编写。
  • Apriori.rar
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    本资料合集深入讲解了Apriori算法的相关知识,包括其基本原理、实现步骤及应用案例等,适合数据挖掘与机器学习领域的初学者和进阶者参考。 Apriori算法是一种经典的数据挖掘方法,在关联规则学习领域广泛应用。该算法由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出,并因市场篮子分析中的应用而受到关注。它能够发现购物篮中商品之间的频繁项集以及有趣的关联规则。 本资料包包含三个文件:“Apriori算法.pdf”、“Apriori代码.pdf” 和“Apriori算法.pptx”。这些文档分别提供了理论解释、代码实现和可视化展示。“Apriori算法.pdf”详细介绍了该算法的基本原理及其步骤。核心思想在于利用频繁项集的性质,即如果一个项集是频繁出现的,则其所有子集也必须为频繁项集。通过迭代方式生成不同长度候选集合,并计算每个候选的支持度;仅保留支持度超过预设阈值的项集,这一过程称为剪枝。 “Apriori代码.pdf”中提供了用Python语言实现此算法的具体代码示例。由于其简洁明了的语法和丰富的数据处理库功能,Python常被用于执行这类任务。“Apriori”的Python实现通常包括读取输入数据、生成项集、计算支持度与置信度等步骤,并且可能使用pandas库来处理数据以及numpy进行数组操作。 “Apriori算法.pptx”则提供了该方法的可视化介绍,其中包含流程图及示例应用展示。用户可以通过PPT更直观地理解算法的工作原理和执行过程。“关联规则”的形式通常为:“如果A发生,则B也会发生”,这里A与B代表项集。支持度衡量的是特定项集在所有交易中的出现频率;置信度则表示规则“A->B”成立的可能性大小,计算公式为“支持度(AU B) / 支持度(A)”。“Apriori算法”的实际应用可以根据业务需求调整这些指标来发现最有价值的关联关系。 尽管此方法具有广泛的应用范围和教学意义,在处理大数据集时可能由于其较高的计算复杂性而表现不佳。近年来,随着数据挖掘技术的进步,出现了许多优化版本如FP-growth、Eclat等算法以解决Apriori存在的问题。然而,“Apriori”作为基础工具对于学习关联规则的核心概念仍然非常有用。
  • DeepFool.rar
    优质
    本资源包含深度学习中的DeepFool攻击算法相关资料,详细介绍该算法原理、实现方法及其在模型鲁棒性测试中的应用。 本算法是经典的对抗样本算法,参考论文为《DeepFool:一种简单且准确的欺骗深度神经网络的方法》。该算法基于Pytorch框架实现,并已调试完毕,可以直接运行。
  • AP.rar
    优质
    本资料包包含关于AP(Affinity Propagation)聚类算法的相关学习材料,包括理论讲解、代码示例及应用案例等,适合初学者快速入门和深入研究。 压缩包包含AP算法的Matlab代码以及关于该算法介绍的英文PPT和相关论文。
  • 设计与分析 .zip
    优质
    本资料为《算法设计与分析》课程配套作业集,包含多项编程任务和理论问题,旨在帮助学生深入理解并掌握各类经典算法及其优化方法。 2018年国科大中科院陈玉福老师的《算法设计与分析》课程作业答案。
  • Word及要求.rar
    优质
    该文件包含了一系列关于Word软件操作和应用的作业资料及其具体要求,适用于学生或初学者练习文档编辑技巧。 在考生文件夹下打开文档Word.docx”,按照以下要求完成操作并以该文件名保存: 1. 调整纸张大小为B5,页边距的左边距设置为2厘米,右边距也为2厘米;装订线宽度设为1厘米,并启用对称页边距。 2. 将文档中第一行“黑客技术”设定为一级标题。将文档中的黑体字段落设为二级标题,斜体字段落则设为三级标题。 3. 正文部分的字体大小调整至四号;每个段落设置1.2倍行距,并且每段首行缩进两个字符。 4. 将正文第一自然段“很”开头的文字下沉两行显示。 5. 在文档开始位置插入一个仅展示二级和三级标题的目录,利用分节功能使其独占一页。 6. 除目录页外,整个文档均需添加页码。从正文起始为第1页;奇数页面号位于底部右侧,偶数页面号则在底部左侧显示。“黑客技术”作为文档标题出现在所有偶数页的页眉中,而奇数页没有额外内容。 7. 将文档最后五行转换成一个2列5行的表格,并将倒数第六行的文字“中英文对照”设为该表的标题。确保整个表格及其标题居于页面中央位置。 8. 选择并应用一种合适的主题到文档上。
  • 北航(2022年版).zip
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    本资源为北航学生2022年的算法课程作业与学习资料集合,包含习题解答、编程实践和课堂笔记等,适合算法课程的学习参考。 项目学习分享: 【项目资源】:提供各种技术项目的源码,涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等领域的代码。具体包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux(如Ubuntu和CentOS)、iOS应用开发相关的Swift或Objective-C项目,C++库及工具包,Java应用程序框架,Python脚本与机器学习模型,Node.js服务端编程实现的Web应用,Spring Boot微服务架构设计案例,Django全栈网站构建方案,Express API接口封装实例,MySQL、PostgreSQL和MongoDB数据库管理教程以及React、Angular和Vue前端页面开发范例。此外还有Bootstrap、Material-UI样式库的使用指南与Redis键值存储技术实践分享;容器化部署工具如Docker镜像制作方法及Kubernetes集群编排应用案例等。 【涉及的技术】:Java编程语言及其生态系统,Python脚本语言和科学计算框架,Node.js服务器端JavaScript环境,Spring Boot快速开发平台,Django Web框架,Express应用服务程序库,MySQL、PostgreSQL关系型数据库管理系统与NoSQL文档存储系统MongoDB;React组件化用户界面工具包、Angular全功能前端框架以及Vue轻量级渐进式JS库等现代Web技术栈。同时介绍Bootstrap前端HTML/CSS/JavaScript框架和Material-UI设计语言的实现方式,Redis内存数据结构服务器及其使用场景,并探讨Docker容器技术和Kubernetes自动化运维平台在DevOps流程中的作用与价值。
  • EVM.rar
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    本资源包含EVM(误差向量幅度)算法的相关资料和实现代码,适用于通信系统中信号质量分析与评估的研究者及工程师。 EVM算法的描述及其实现代码。这段文字已经按照要求去除了所有不必要的链接和个人联系信息,并且保留了原有的意思不变。如果需要更详细的内容或具体示例,请告知我以便进一步处理。
  • GAMES101-参考材0-8框架与大.rar
    优质
    此资源包包含《游戏工程基础》(GAMES101)课程从第0讲到第8讲的所有作业参考材料和大作业所需资料,旨在帮助学生更好地理解和完成课程任务。 GAMES101-作业0包括8个框架以及大作业的参考资料。