针对神经性疾病难以确诊的问题，提出了一种基于图的特征选择方法，过滤掉不相干的特征，从而方便并且准确地对疾病患者进行诊断。算法首先基于先验知识定义了两种基本关系（特征关系和样本关系）；然后将这两种关系嵌入到一个由最小二次损失函数和l2 -范数正则化因子组成的多任务学习框架中进行特征选择；最后，将约简得到的降维矩阵送入支持向量机（SVM）中对阿兹海默症患者进行确诊。通过对Alzheimer’s disease neuroimaging initiative（ANDI）的研究数据集进行实验得知，提出算法的分类效果均优于一般常用分类算法，如K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）等。提出的算法通过考虑特征选择和引入两种数据的内在关系，有效提高了阿兹海默疾病诊断的正确率。

随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。

论文研究-多目标多阶段决策问题的最优化方法.pdf, 本文在研究动态规划方法的基础上,提出了可行状态点、可行边和可行策略的概念,并给出了可行状态点、可行边和可行策略判别的充要条件,建立了一种解决多目标多阶段决策问题的最优化方法,并结合例题进行了讨论。

【微电网优化】基于粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标运行优化问题含Matlab源码

讨论一种数值求解奇异摄动问题的高精度有理谱配点法。用sinh变换的有理谱配点法使Chebyshev节点在边界层处加密，只需较少的节点即可达到较高的精度。为了获得sinh变换中边界层的宽度，设计了一个以误差最小为目标函数的无约束的非线性优化问题，并给出了求解该优化问题的差分进化算法。数值实验表明，与其他的智能算法和传统的优化算法相比，差分进化算法在sinh变换中的参数优化方面具有明显的优势。

本篇讨论了一个由 ADC 连续模式下采样浮空引脚出现的问题，分析了其原因。

运算放大器自激振荡 两种常见原因的直观分析，及其解决方案 反馈环路引起的振荡 电容性负载

本文是一份关于C语言常见问题的集合，共分为声明和初始化、运算符和表达式、控制语句、函数和指针、数组和字符串、结构体和联合体、文件操作、预处理器等八个章节。其中第一章主要介绍了如何选择整数类型、64位机上的64位类型、全局变量和图数的定义和声明等问题。本文适合C语言初学者和有一定基础的程序员参考。

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法．与现有算法相比，本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单，效率极高，分别通过几次内外循环就可满足精度要求．广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架，应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题，首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索，然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索，此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题