在数学建模中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于发现数据集中的自然群体或类别，无需预先知道具体的分类信息。本资料包是针对MATLAB实现聚类分析的一个实例集合，非常适合准备数学建模期末考试的学生参考。下面将详细阐述MATLAB中进行聚类分析的关键步骤和涉及的代码文件。 MATLAB是一种强大的编程环境，尤其在数值计算和科学计算方面，它提供了丰富的函数库支持各种数据分析任务，包括聚类分析。聚类分析通常包括预处理、选择合适的聚类算法和评估聚类结果等步骤。 1. **预处理**：数据预处理是聚类分析的重要环节，包括数据清洗（去除异常值）、归一化（使各特征在同一尺度上）等。在MATLAB中，可以使用`normalize()`函数进行数据标准化。 2. **选择聚类算法**：常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN、模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）等。本资料包中的代码主要涉及模糊C均值聚类，这是一种灵活的聚类方法，允许数据点同时属于多个类别。 3. **FCM聚类算法**： - `fuzzy_sim.m`：该文件可能实现了模糊相似度矩阵的计算，模糊相似度是FCM聚类的基础，它衡量了数据点与聚类中心之间的关系。 - `fuzzy_figure.m`：这可能是用于绘制聚类结果的图形，帮助我们直观理解聚类效果。 - `fuzzy_cluster.m`：这个文件可能是FCM聚类的主要实现，包括初始化聚类中心、迭代更新直至收敛的过程。 - `fuzzy_bestcluster.m`：可能包含了选择最佳聚类数的策略，比如肘部法则或者轮廓系数。 - `fuzzy_main.m`：主函数，调用以上各部分，形成一个完整的FCM聚类流程。 - `fuzzy_stan.m`、`fuzzy_closure.m`、`fuzzy_synthesis.m`：这些可能是FCM算法中涉及到的特定辅助函数，如标准化、闭包运算或合成函数的计算。 4. **评估聚类结果**：`聚类分析.txt`可能包含了对聚类结果的评价指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，用于评估聚类的稳定性、凝聚度和分离度。 通过理解和学习这些代码，你可以掌握如何在MATLAB中实现聚类分析，特别是在面对复杂或模糊的数据分布时，模糊C均值聚类能够提供更灵活且有效的解决方案。在实际应用中，应根据数据特性选择合适的预处理方法和聚类算法，并结合业务背景对结果进行合理解释。

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本系统以TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 为控制核心，基于正弦脉冲宽度 调制（SPWM），设计制作了单相正弦波逆变电源，实现了输入15V 直流电压， 输出有效值为10V、额定功率为10W 的正弦交流电压，交流频率在20Hz 至100Hz 内能以1Hz 为步进值进行调整。系统使用TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 产生 SPWM 波控制全桥电路，桥路输出信号经LC 滤波电路后得到失真度小于0.5% 的正弦波；系统采用PID 控制算法使输出交流电压负载调整率低于1%；通过合 理选用MOSFET 等措施使系统效率达到89%；采用互感器和AD 采样芯片获得 输出电流与输出电压，通过FPGA 控制继电器实现输出过流保护和自恢复功能。 系统可通过键盘步进控制和蓝牙控制两种方式设置交流频率，通过LCD 屏幕和 蓝牙接收设备实时显示系统工作参数，人机交互良好。经测试，系统除输出效率 外达到题目的全部指标要求。

Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot+Vue 开发的，含有代码注释，有一定基础的可以看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 1. 技术组成 前端：html、javascript、Vue 后台框架：SpringBoot 开发环境：idea 数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑） 数据库工具：navicat 部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本）， maven 2. 部署 如果部署有疑问的话，可以找我咨询 后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入）

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的

Linux内核设计的艺术+图解Linux操作系统架构设计与实现原理

在电子设计自动化（EDA）领域，Verilog是一种广泛使用的硬件描述语言（HDL），用于描述数字系统的逻辑行为和结构。本项目将详细讲解如何在Altera的Quartus II集成开发环境中，使用Verilog实现一个32位精简指令集计算机（RISC）处理器。 32位RISC处理器设计的核心在于其简洁高效的指令集，它通常包括加法、减法、逻辑运算、分支、加载/存储等基本操作。设计这样的处理器，首先要明确指令格式，例如采用固定长度的指令，每个指令可能包含操作码（opcode）、寄存器地址和立即数字段。 1. **数据通路设计**：32位RISC处理器的数据通路包括ALU（算术逻辑单元）、寄存器堆、控制单元、总线以及各种信号线。ALU执行基本的算术和逻辑运算；寄存器堆存储数据和指令；控制单元根据指令解码结果生成微操作信号；总线连接各个部件，确保数据和控制信号的传递。 2. **指令解码**：在Verilog中，可以定义一个解码模块，将接收到的32位指令分解成对应的操作码和其他字段。解码器根据操作码生成控制信号，这些信号决定处理器的执行流程。 3. **寄存器文件**：32位RISC处理器通常有多个通用寄存器，用于暂存数据。在Verilog中，可以创建一个寄存器文件模块，实现读写操作，并通过地址线选择要访问的寄存器。 4. **ALU设计**：ALU是处理器的心脏，处理所有算术和逻辑运算。它需要支持常见的二元操作，如加、减、与、或、异或，以及一元操作，如取反。在Verilog中，可以利用组合逻辑实现这些功能。 5. **控制单元**：控制单元根据解码后的指令生成微操作信号，控制整个处理器的时序。这涉及到条件分支、跳转、中断处理等各种情况的处理。 6. **内存接口**：RISC处理器通常包含加载/存储指令，因此需要设计内存接口模块，用于与外部存储器进行数据交换。这部分可能涉及地址计算、数据总线宽度适配等。 7. **时序设计**：在Quartus II中，需要考虑时钟周期和同步设计原则，以确保所有操作在正确的时间发生。这包括定义合适的时钟信号，以及使用同步寄存器和触发器来避免竞争冒险。 8. **仿真与综合**：在完成Verilog代码编写后，使用Quartus II的仿真工具进行功能验证，确保处理器能按预期工作。然后，进行综合优化，生成适合FPGA（现场可编程门阵列）的门级网表。 9. **硬件调试**：在FPGA上实现处理器后，可以使用Quartus II的硬件调试工具，如JTAG接口，进行在线调试，观察和分析处理器的实际运行状态。 10. **性能评估**：最后，对处理器的性能进行评估，包括时钟周期、功耗、面积效率等方面，以满足实际应用的需求。 通过以上步骤，可以在Quartus II环境下成功地用Verilog实现一个32位RISC处理器。这个过程中不仅需要深入理解数字逻辑和计算机体系结构，还要熟练掌握Verilog编程技巧和FPGA设计流程。

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词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考