从作业顺序图出发，定义了作业的序关系．以此为基础，分析了工位数固定时作业序列与最小节拍的对应关系，并针对第二类装配线平衡问题，提出一种基于可行作业序列的遗传算法．该算法直接依据作业顺序图生成初始群体，并构造交叉和变异算子；初始群体和交叉变异的结果都是可行解，从而保证只在可行作业序列子空间中进行最优解搜索，效率较高；在染色体的适应值定义中还考虑了最小节拍时间和工位工时标准差的综合影响，可用来比较最小节拍时间相同的不同作业分配方案间优劣，提高了解的可信度．应用该算法，对一实例进行了多种工位数的验证，结果较优．

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应用程序的主要功能如下： 房价查询：数据来源链家网。用户可以在地图上选择不同的区域，查看该区域的房价分布情况。通过不同颜色的标记，可以区分不同价格的房源，帮助用户更直观地了解不同区域的房价情况。 地铁查询：用户可以查询广州市地铁线路图，并可以查看各个站点的详细信息。用户可以通过点击地图上的站点图标，了解该站点的位置、线路、换乘信息等。用户也可以查询两个站点之间的最短路径和乘车时间。 距离量测：用户可以通过在地图上绘制直线、多边形、圆等形状，对地图上的距离进行测量。通过这一功能，用户可以了解不同地点之间的距离，帮助用户更好地规划出行路线。

正交试验设计作业1 为了提高某产品的合格率，经分析考虑了温度A，时间（B），用碱量（C）三个因素，再考虑三个水平，采用L934正交表的前三列进行正交试验，合格率为31,54,38,53,49,42,57,62,64； 1)用直观分析法和极差分析法分析试验结果，确定最适应的因素水平组合；2)对实验结果进行方差分析后，确定各因素的显著性次序及适宜水平组合；3)计算各因素的贡献率。 因素 水平 A温度（℃） B时间 (m) C用碱量（%） 1 2 3 80 85 90 90 120 150 5 6 7

可疑制作matlab代码回归-计算-智能 此作业的目的是研究TSK （Takagi-Sugeno-Tang）模型拟合多变量非线性函数的能力。 特别是，使用来自 和 模糊神经模型的两个数据集，我们试图从可用数据中估计目标属性。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 检查的模型有四个，它们在隶属函数的数量（2 或 3）和输出类型（单例或多项式）方面各不相同。 在这种情况下，数据集的小尺寸允许我们使用Grid Partition方法进行输入空间划分。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，首先，我们为输入分区部署了另一种称为减法聚类（SC）的方法，并且还需要通过选择最重要的特征来降低数据集的维数并拒绝不太有用的特征。 之后，我们应用Grid Search和5-fold Cross Validation来找到特征数量和集群半径的最佳组合，从而使验证误差最小。 使用该过程产生的结果，我们训练

数值分析第5次作业参考答案

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Rasch模型作为客观等距量尺的测量工具，用来测量现行的课程作业与教学目标的相符性具有较好的适切性．选取现行课程标准生物学的一个课时内容，将浙江省配套的生物学作业与教学目标进行比对，通过Rasch模型测量生物学作业与教学目标相符性的关系，为教育决策者及命题者提供一种判断作业题目难度恰当与否的方式．

这是人工神经网络我们的作业，如果想学习人工神经网络这门课的话，可以看看，都是用MATLAB做的