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西电2023年春最优化方法选修课实验报告(包含代码)

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简介:
该文档为西安电子科技大学2023年春季学期《最优化方法》课程的实验报告,涵盖了多个实践项目及其实现代码,旨在帮助学生深入理解并应用最优化理论与算法。 实验工具:MATLAB、Python 实验内容: - 实验一:图解法 - 实验二:黄金分割法 - 实验三:最速下降法 - 实验四:拟牛顿法

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客服
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  • 西2023
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    该文档为西安电子科技大学2023年春季学期《最优化方法》课程的实验报告,涵盖了多个实践项目及其实现代码,旨在帮助学生深入理解并应用最优化理论与算法。 实验工具:MATLAB、Python 实验内容: - 实验一:图解法 - 实验二:黄金分割法 - 实验三:最速下降法 - 实验四:拟牛顿法
  • 西2023秋季模式识别上机和运行通过的
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    本简介提供西安电子科技大学2023年秋季学期《模式识别》课程的全部上机实验资料,包括详细的实验报告及已验证通过的源代码。 这是模式识别选修的上机作业内容,我使用了TensorFlow 和 MATLAB 进行开发,并提供了数据集供参考。在某些情况下直接调用了库函数(没有使用老师指定的数据),验收时助教也没有提出异议。如果缺少相关库,请自行配置环境(因为我的代码是步进运行模式,之前的运行结果应该还保留着)。 上机作业内容如下: 第一次验证算法: 1. K近邻方法分类 2. 最近邻方法分类 3. 分析不同k值情况或比例训练样本对错误率/正确率的影响,并绘制曲线 数据集包括: 1. uSPS手写体数据集 2. UCI数据库中的Sonar 数据源 3. UCI数据库中的Iris 数据集 第二次比较算法: 使用K-means 和 FCM 算法在以下数据上进行验证: 1) Sonar和 Iris 数据集 2) CIFAR 图像数据集 第三次验证方法: 使用SVM 方法,数据集为Extended YaleB 人脸数据库(选做CIFAR-10 数据集) 核函数选择高斯核和多项式核,并手动调节或通过交叉验证确定参数值。 第四次作业要求: 在CIFAR-10 数据集和 Extended Yale B 数据集中,分别使用bagging 和 adaboost 算法进行组合分类器的验证。
  • 西微原设-子琴与步骤)
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    本作品为西安电子科技大学微机原理课程设计项目——电子琴实验报告,详细记录了电子琴的设计、编码及调试过程,旨在展示基于微处理器的音乐设备开发实践。 本资源用于记录已进行的实验及撰写实验报告,学弟学妹们可以参考使用。我们小组实现了电子琴的功能:单音符播放、阶梯音阶演奏以及自由选择曲目播放(我们的组员一共创作了13首歌曲),还加入了颤音功能。
  • 西子科技大学2023学期数据库大作业
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    本课程为西安电子科技大学2023年春季学期开设的数据库选修课大作业项目,旨在通过实际操作深化学生对数据库设计、管理与应用的理解。 西电2023春季数据库选修大作业的主题是设计一个医院信息管理数据库系统,旨在提高医院管理者的工作效率。该系统的构建需满足操作频率高、数据容量大、准确率要求高以及安全保密性高的标准。在需求分析阶段,我们面向对象的医院管理部门进行设计,目的是创建检索速度快、可靠性强且存储量大的数据库系统,并确保其具有良好的保密性能。此系统需要处理大量的病人信息、医生信息和科室信息,因此高效的处理能力和强大的存储能力是必不可少的。 概念结构的设计采用了E-R图方法,定义了四个实体:科室、病房、医生及患者。每个实体都具备特定属性与关系,例如科室包括科名、地址和电话等;而一个科室可包含多个病房,并且每间病房则有其独特的编号以及床位号等等。在逻辑模型的构建中,则应用3NF规范化的关系模式进行设计,最终形成了五个主要表:department(部门)、ward(病房)、doctor(医生)、patient(患者)及treatment(诊疗)。每个表格都有自己的属性和关联规则,比如“department”表就包括了“departmentname”,“departmentaddress” 和 “departmentphone” 等字段;一个科室可包含多个病房,并且每间病房可以收治多名病人等等。 在MySQL代码实现中,我们采用该语言创建并定义了上述五个表格的属性和关联规则。例如,“department”的CREATE TABLE语句如下所示: ```sql CREATE TABLE `department` ( `departmentname` varchar(10) NOT NULL, `departmentaddress` varchar(50) NOT NULL, `departmentphone` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`departmentname`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; ``` 该数据库系统的设计和实现旨在提高医院管理者的工作效率,确保病人信息的准确性和安全性,并提升整个医疗机构的管理水平。本次作业的目标是解决当前医院信息系统中存在的问题,通过优化数据处理流程来改善医疗服务的质量与效果。
  • 基于MATLAB的
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    本资源提供基于MATLAB实现的各种经典最优化算法的完整代码和详细的实验报告,涵盖线性规划、非线性规划等多个方面,适合学习与研究。 基于MATLAB的最优化算法代码及实验报告包含了详细的理论分析与实践应用。文中不仅介绍了多种常用的优化方法及其在MATLAB中的实现细节,并且通过具体的案例展示了这些算法的实际效果和应用场景。此外,还对一些关键参数的选择进行了讨论,并给出了相应的调优建议。 该文档适合于学习数学建模、工程计算以及数据科学等相关领域的学生和技术人员参考使用。希望读者能够通过对本段落档的学习与实践加深对于最优化理论的理解并提高解决实际问题的能力。
  • 大连理工 2023新版 期末考题
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    本课程为大连理工大学2023年春季学期《优化方法》期末考试题目集,涵盖线性与非线性规划、动态规划等核心内容,旨在检验学生对优化理论和算法的理解及应用能力。 《大连理工最优化方法2023春最新版期末考试试题》是一份重要的复习资料,旨在全面考察学生对最优化理论的理解及应用能力。该资料由填空题、大题(包括计算题和证明题)组成。 填空题主要测试学生对于基本概念的掌握程度,例如目标函数、约束条件等关键术语的理解与表述。为了应对这类题目,复习时应重点关注课本中的基础定义,并确保对每个概念都有清晰的认识。 六道大题则更加注重实际问题解决能力的考察,涵盖线性规划、非线性规划、动态规划及凸优化等多种类型的问题。计算题要求学生能够建立模型并选择合适的算法进行求解;证明题则需要展示逻辑推理能力和理论分析能力,如论证某个解是唯一最优解或验证某算法的收敛性。 复习时应特别关注课程中的核心章节和知识点,比如凸优化理论、梯度下降法、拉格朗日乘子法及KKT条件等。不仅要理解这些概念背后的理论背景,还需要熟练掌握相应的计算技巧,并能够灵活应用到实际问题中去。 此外,在备考过程中进行实战演练也非常重要。可以通过解答历年期末试题或模拟题来提高解题速度和准确性;同时了解各种优化算法的优缺点也有助于在考试时选择最适合的方法解决问题。 综上所述,为了顺利通过《大连理工最优化方法》这门课程的期末考试,学生需要全面复习基础知识、强化计算与分析能力,并掌握各类优化算法的应用技巧。通过深入理解和大量练习可以有效提升成绩并为未来的学术研究奠定坚实的基础。
  • 西通院《现通信网络测量与答辩PPT
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    本课程为西安电子科技大学通信工程学院开设的专业选修课程,旨在通过实践教学使学生掌握现代通信网络的测量技术和方法。学生需完成实验报告并进行答辩展示。 西电通院大三下选修实验《现代通信网络测量实验》的实验报告及答辩PPT包括6次实验的内容(第一次实验无需提交报告及进行答辩)。请在实验报告中用红字高亮显示与学号、姓名和日期相关的信息,具体内容可以自行修改。
  • 并行计算
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    本实验报告为《并行计算》选修课程设计,涵盖了多种并行计算技术的应用与实践,包括任务分配、数据通信及性能优化等内容。 并行计算是计算机科学中的一个重要领域,在大数据处理和高性能计算中扮演着核心角色。大三下学期的选修课“并行计算实验”旨在让学生深入理解并掌握并行计算的基本概念、算法以及其实现技术,通过一系列的实验报告逐步提高解决实际问题的能力。 第一次实验报告可能涵盖了基础知识,包括共享内存与分布式内存模型介绍,任务分解和数据分布策略。学生可能会学习使用OpenMP或MPI等框架进行程序设计。 第二次实验报告则涉及线性代数中的并行算法,例如矩阵乘法的并行化实现。通过这些实践,学生们能够利用并行计算加速大规模矩阵运算的速度。 第三次到第五次实验报告逐步深入讨论负载均衡、通信开销和同步问题,这些都是优化性能的关键因素。学生会通过编程实践理解如何有效分配任务和管理通信以减少延迟,并最大化系统效率。 第六次及第七次实验可能探讨了并行计算在特定领域的应用,如图像处理或数值模拟。学生们将学习如何使用并行算法解决实际问题,例如进行图像分割或求解偏微分方程。 第八次实验报告是对整个学期的总结,包括项目回顾、性能分析以及对理论与实践的反思。学生可能会比较不同策略的影响,并提出优化建议。 绘图1和7可能展示了任务调度示意图、执行流程图或是性能图表等可视化结果,有助于直观理解并行计算的工作机制及其效果。 通过这些实验报告的学习过程,“并行计算实验”课程让学生从理论到实践全面掌握并行计算技能。这不仅帮助学生在学术研究中高效处理大规模数据,也为他们未来从事高性能计算和大数据处理领域的工作打下坚实基础。
  • 2022西北工业大学季航空航天计算上机4道题目及
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    本实验报告为2022年西北工业大学春季学期《航空航天计算方法》课程的上机实验总结,包含四道编程题目的详细解答与完整代码。 西北工业大学航空航天大类2022春季计算方法上机4道题报告及代码已编写完成,编译运行均正常。
  • 2022大工上机练习
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    本课程为大连理工2022年春季开设的《最优化方法》课配套实践环节,旨在通过编程实现和应用优化算法,提升学生解决实际问题的能力。 用Matlab实现最速下降法、阻尼牛顿法、BFGS方法、共轭梯度法、DFP方法、惩罚函数法以及增广拉格朗日函数法的相关内容可以参考文章《非线性优化算法的MATLAB实现》,该文中详细介绍了这些算法的具体实现步骤。