这用于根据美国农业部土壤质地三角形确定土壤质地。
2021-11-23 15:46:34 131KB matlab
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1. 实验内容 每一个正规集都可以由一个状态数最少的DFA所识别,这个DFA是唯一的(不考虑同构的情况)。任意给定的一个DFA,根据以下算法设计一个C程序,将该DFA 化简为与之等价的最简DFA。 2. 实验设计分析 2.1 实验设计思路 根据实验指导书和书本上的相关知识,实现算法。 2.2 实验算法 (1)构造具有两个组的状态集合的初始划分I:接受状态组 F 和非接受状态组 Non-F。 (2)对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new. For I 中每个组G do Begin 当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中; /*最坏情况下,一个状态就可能成为一个组*/ 用所有新形成的小组集代替I-new中的G; end (3)如果I-new=I,令I-final=I,再执行第(4)步,否则令I=I=new,重复步骤(2)。 (4)在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。这些代表构成了化简后的DFA M'状态。令s是一个代表状态,而且假设:在DFA M中,输入为a时有从s到t转换。令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换,标记为a。令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态,并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态,或者不含F中的状态。 (5)如果M’含有死状态(即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d),则从M’中去掉它;删除从开始状态不可到达的状态;取消从任何其他状态到死状态的转换。 。。。。。。
2021-11-22 21:20:05 5KB DFA化简 C++ 编译原理
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robust parameter uncertaintis,参数不确定性动力学系统控制必备。电子书
2021-11-22 15:03:06 6.87MB 不确定性 鲁棒
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在给定的迭代次数中,位于格子中的一组代理与他们的邻居一起玩“囚徒困境”。 在每次迭代中,智能体根据环境中最成功的参与者选择的策略选择合作或背叛。 该模型是一个二维元胞自动机,其转换规则取决于代理与邻居玩囚徒困境时的累积收益。 在许多情况下,游戏的动态会产生复杂的混乱模式。
2021-11-21 18:16:27 3KB matlab
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如何确定8251A控制字,控制字格式,微机原理技术,直观简要
2021-11-21 15:45:25 154KB 8251A
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随机森林模型选股matlab代码使用趋势确定性数据准备技术比较用于股票预测和股票指数走势的机器学习算法。 如果您喜欢演示文稿而不是自述文件,我们建议您查看该项目 :triangular_flag: 目录 :light_bulb: 介绍 2014年,来自苹果公司的SCPD学生Di Xinjie Di提交了一篇论文,重点是预测一家公司近期的股价走势。 特征空间源自股票本身的时间序列,并关注过去价格的潜在变动。 树算法被应用于特征选择,它表明股票技术指标的一个子集对于预测股票趋势至关重要。 实验结果表明,使用 SVM 算法预测 3-10 天平ASP格趋势的准确率超过 70%。 Jigar Patel、Sahil Shah、Priyank Thakkar、K. Kotecha在Elsevier出版公司旗下的Expert Systems with Applications期刊上发表的另一篇论文引用自Patel, J. 等人。 使用趋势确定性数据准备和机器学习技术预测股票和股价指数走势。 Expert Systems with Applications (2014)解决了预测印度股票市场股票和股票价格指数运动方向的问题。 该论文将人工神经网络 (AN
2021-11-19 15:20:59 6.57MB 系统开源
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自己在做大作业过程中找了一些关于神经网络隐层节点数选择相关的论文,提供给大家作为参考。隐层节点数目前好像也没有比较格式化的选择方法,因此论文也仅供参考,不喜勿喷
2021-11-19 14:53:02 2.42MB 神经网络算法 隐层个数
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2021年纪念第47个世界地球日活动主题资料确定.docx
2021-11-19 13:01:53 18KB
使用机器学习识别欺诈(项目概述) 项目目标 在2000年,安然(Enron)是美国最大的公司之一。 到2002年,由于广泛的公司欺诈行为,该公司破产了。 在最终的联邦调查中,大量的通常是机密信息被输入到公共记录中,包括成千上万的电子邮件和高级管理人员的详细财务数据。 这些数据已与手工生成的欺诈案件中感兴趣的人的名单相结合,这意味着被起诉,与政府达成和解或辩诉交易或作证以换取起诉豁免权的个人。 这些数据为146名员工创建了21个要素的数据集。 该项目的范围是创建一种算法,该算法能够识别可能实施欺诈的安然员工。 为了实现此目标,部署了探索性数据分析和机器学习以从异常值中清除数据集,识别新参数并将
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IBM+System+x3650+M3+问题确定和维护指南
2021-11-19 10:10:18 11.95MB IBM,X3650
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