针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。

多功能桌 通过data和columns道具简化了视觉组件的使用。 有关正在运行的示例，请参见或查看 注意：基于react-virtualized的1.xx版本现已作为

经典CIC抽取滤波器处理宽带信号时幅频响应不理想，满足带外衰减指标时，通带衰减过大，难以满足抗混叠性能要求。针对该问题，提出了一种改善性能的方法，在已有的分级抽取滤波器的基础上利用锐化技术提高滤波器阻带衰减，并利用补偿滤波器在采样率降低后对通带进行额外补偿，减少计算量的同时使带内更平坦。仿真分析表明，改进后的滤波器的通带衰减度均大于-0.002 dB，阻带衰减小于-57 dB，抗混叠性能优良。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化，并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进，提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算，结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的，其优化效果优于传统遗传算法。

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针对传统CIC抽取滤波器处理宽带信号时，阻带衰减满足要求，通带衰减过大的问题，提出了一种改进CIC抽取器的设计方法；在分级抽取滤波器的基础上用锐化技术改善滤波器通阻带衰减，采用内插二阶多项补偿函数对通带进行额外补偿，使带内更平坦，并利用多相分解的方法降低了抽取滤波器采样率；仿真验证了改进型滤波器具有更好的通、阻带特性。最后在FPGA上实现这个改进型CIC滤波器的设计，并进行了时序仿真和综合验证。

摘要：采用两点估计法进行考虑不确定性电力系统的概率潮流计算时容易产生较大的误差。提出一种可用于计算含服从非正态分布负荷的概率潮流问题的改进型两点估计法。该方法通

Apriori及其改进 在Python中实现了应用的Apriori算法及其改进（PCY，多哈希） 问题 问题1：PCY算法 使用单个哈希实现PCY算法，并打印所有频繁项集。 您可以使用自己选择的哈希函数。 输入参数： Input.txt：这是包含所有事务的输入文件。 每行对应一个事务。 每个交易都有以逗号分隔的项目。 使用input.txt测试此算法。 支持：整数，用于定义有资格作为频繁项集的最小数量。 存储桶大小：这是哈希表的大小。 输出： 输出需要包含按字典顺序排序的所有大小的频繁项目集。 它还应包含哈希桶及其候选者计数。 如果结果仅包含size1的项目集，则将其打印并返回。 如果其中包含大小> = 2的项目集，则也将打印哈希的存储区计数。 例如，考虑下面的输出。 ['a'，'b'，'d'] {0：0，1：2，3：5} [['a'，'b']] 这里['a'，'b'，'d

为了改善粒子群算法的优化性能，解决阵列天线波束赋形关于离散的优化问题处理不佳、容易陷入局部最优的问.题，提出了一种新型的粒子群算法。该算法基于基本粒子群算法，引入控制因子和遗传算法的交叉变异机制，并 应 用 于 八.单元偶极子圆环阵列天线。仿真结果表明，新型粒子群算法收敛速度快、精度高。