不确定的微分方程已广泛应用于许多领域，尤其是不确定的金融领域。 不幸的是，我们不能总是得到不确定微分方程的解析解。 早期的研究人员提出了一种基于欧拉方法的数值方法。 本文设计了一种通过广泛使用的Runge-Kutta方法求解不确定微分方程的新数值方法。 给出了一些例子来说明Runge-Kutta方法在计算不确定性微分方程解的不确定性分布，期望值，极值和时间积分时的有效性。

随着微电网技术的不断发展，微电网能量管理系统也逐渐成为研究热点。总结了国内外微电网能量管理系统的研究现状，分析了微电网能量管理系统的管理对象、基本功能、设计框架；阐述了微电网能量管理系统集中式控制和分散式控制2种控制结构，并分析了各自的优缺点；介绍了微电网能量管理的基本模型和算法。最后总结出微电网能量管理中需要解决3个问题：可再生能源和可控负荷的不确定性问题、多储能技术的优化配合和联合调度问题、微电网能量管理系统的通信设计和网络安全问题。

以前玩过一个名为“风险”的游戏，如果你玩过，你有没有想过进攻还是防守更好，这个程序会找到这些概率。 说明：进攻有3个骰子，防守有2个骰子。 掷骰子从进攻方掷出两个最高的点来对抗防守点。 进攻的最高掷骰与防守的最高掷骰，次高的进攻防御剩余骰子。 如果掷出相等的防御获胜。

作为用户侧电价的一种，分时电价目前在世界各国得到了广泛的应用，而且分时电价是需求侧管理(DSM，Demand Service Management)的一种重要手段。分时电价可以刺激和鼓励用户主动改变消费行为和用电方式，达到削峰填谷的目的，从而提高电力系统的运行效率和稳定性。建立削峰填谷最优时基于DSM分时电价的数学模型，利用数值仿真验证了该分时电价的削峰填谷作用，与文献[5-6]仿真结果进行了比较，得出了本文确定的分时电价的优缺点,对本文分时电价数学模型的应用进行了构想。

hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目：分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲，这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM，以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码，我们使用GMM / BMM进行初始化，这可以缩短训练过程。 在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中，在其中展开了所有代码，包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层，使用BMM来进行第二层的初始化。 （请注意，初始化非常重要，有关更多详细信息，请参阅Sohn等人的论文：“有效学习稀疏，分布式，卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo，要训练卷积深度信念网络，您可以进行分层预训练，这意味着首先训练第一层，训练后冻结第一层的参数，然后训练第二层....） 在第二部分中，我们尝试识别此图像中的细菌种类，因此我们手动标记前景斑块，并将其标记为17类，因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也将它们考虑在内，因此，共有18个课

奥尔良游戏项目示例 第一次尝试在奥尔良编写小型示例游戏，但我对奥尔良并没有任何经验，因此，请勿将其视为做任何事情的正确方法：D 先决条件 该项目基于.Net Core 2.0和Orleans 2.0构建。 将来，该项目将使用Docker，这将成为一项要求。 入门 克隆项目 打开终端并在顶级文件夹中运行dotnet restore 打开第二个终端，cd进入Server文件夹，运行dotnet run 在原始终端上，cd进入Client文件夹，运行dotnet run 设计 该项目按照Orleans样本格式分为四个主要部分。 客户端-目前，这只是一个测试控制台 服务器-这是奥尔良的筒仓 GrainInterfaces-这是Grain接口以及服务器和客户端上用于两者之间消息的任何共享类型 GrainImplementations-这是客户可以调用apon的谷物实现 游戏讯息执行架构 概述

确定性随机数生成器基准 用法 确保已安装Java 6/7和ant，然后运行： ant init ant drng-bechmark 项目现场 抽象的 确定性随机数生成器（DRNG）对于各种各样的应用很重要。 但是，某些DRNG的加密安全性不如其他DRNG。 通常，RNG提供的密码学越多，它的速度就越慢。 本文探讨了生成随机数的各种方法，并分析了应用程序的性能要求，以查看在实践中是否可以丢弃不安全的DRNG。 测试将在微型Amazon Web Services实例上进行，以提供可重复的结果。 测试的算法列表 安全的 / dev /随机 java.security.SecureRandom MD2 MD5 SHA1 SHA256 SHA3​​84 SHA512 不安全 java.util.Random 梅森·扭曲者 512a井 井1024a 19937a井 井44497

c#用户输入一个数字确定数组长度，并从屏幕输入一组数字作为数组元素，计算该数组所有元素的最大值、最小值及对应的索引值。要求通过编写函数实现。

自适应模糊阈值法matlab代码 该知识库包含了不确定性分析研究中使用的所有研究论文 序号 年 作者 文件名 1个 1961年 地址 地址-1961年-印度科学研究所 2个 1978年 加里克·坎纳内·纳什 Garrick，Cunnane，Nash-1978年-降雨径流模型的效率标准 3 1991年 莫里斯 莫里斯（Morris）-1991年-初步计算实验的析因计划 4 1992年 贝文·宾利 Beven，Binley-1992-分布式模型的未来模型校准和不确定性预测 5 1993年 贝文，预言 贝文，预言-1993-分布式水文模型的现实和不确定性 6 1993年 段，古普塔，Sorooshian Duan，Gupta，Sorooshian-1993年-改组复杂的进化方法以实现有效和高效的全球最小化 7 1993年 胶水 胶水-1993-广义似然不确定度估计方法 8 1997年 D，邓恩 D，Dunne-1997-低流量 9 1997年 甘，德拉米尼，比夫图 Gan，Dlamini，Biftu-1997-模型复杂性和结构，数据质量和目标函数对水文建模的影响 10 1998年 古普塔，索

讨论一类非参数不确定系统的约束迭代学习控制问题.构造二次分式型障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov functions),用于学习控制器设计.控制方案采用鲁棒方法与学习机制相结合的手段处理非参数不确定性,鲁棒方法对处理后的不确定性的界予以补偿,学习机制对处理后的不确定性进行估计.可实现系统状态在整个作业区间上完全跟踪参考轨迹,并使得系统误差的二次型在迭代过程中囿于预设的界内,进而在运行过程中实现状态约束.提出的迭代学习算法包括部分限幅与完全限幅学习算法.采用这种BLF约束控制系统有利于提高控制系统中设备安全性.仿真结果用于验证所提出控制方法的有效性.