离散数学 组合论 组合设计 数理逻辑：是计算机科学的基础，应熟练掌握将现实生活中的条件化成逻辑公式，并能做适当的推理，这对程序设计等课程是极有用处的。 集合论：数学的基础，对于学习程序设计、数据结构、编译原理等几乎所有计算机专业课程和数学课程都很有用处。熟练掌握有关集合、函数、关系等基本概念。 代数结构：对于抽象数据类型、形式语义的研究很有用处。培养数学思维，将以前学过的知识系统化、形式化和抽象化。熟练掌握有关代数系统的基本概念，以及群、环、域等代数结构的基本知识。 •图论：对于解决许多实际问题很有用处，对于学习数据结构、编译原理课程也很有帮助。要求掌握有关图、树的基本概念，以及如何将图论用于实际问题的解决，并培养其使用数学工具建立模型的思维方式。 •讲课时间为两个学期，第一学期讲授数理逻辑与集合论，第二学期讲授代数结构和图论。考试内容限于书中的内容和难度，但讲课内容不限于书中的内容和难度。

randomValue = TRIRND(minVal, topVal, maxVal); 分布定义为： - 最小值和最大值- “最高”值，概率最高。 该分布在 minVal-1 和 maxVal+1 处以零概率定义，在 topVal 处以最高概率定义。 因此，范围内的每个值（包括最大值和最小值）都有一个非零概率被包括在内，无论 topValue 是什么。 输出是一个随机整数。 randomMatrix = TRIRND(minVal, topVal, maxVal, nrow, ncolumns) 返回一个 (nrow x ncolumns) 随机整数矩阵。 笔记： * 这是一个数值近似值，所以在“严肃”的统计应用中要小心使用！ * 实现了两种不同的算法。 一种对小范围内的大量随机点（maxVal-minVal）有效，而另一种对合理数量的点的大范围有效。 对于大范围，关于

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南航大二上学期xm老师离散数学课实验——匈牙利算法完整代码及报告

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七、一维离散小波变换的Matlab实现 一维离散小波变换的函数: 函数名 说 明 分解 函数 dwt 单尺度一维离散小波变换 wavedec 多尺度一维小波分解(一维多分辨率分析函数) wmaxlec 允许的最大尺度值分解 合成 重构 函数 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 waverec 多尺度一维小波重构 wrcoef 对一维小波系数进行单支重构 upcoef 一维小波系数直接小波重构 分解 结构 工具 detcoef 提取一维小波变换的高频系数 appcoef 提取一维小波变换的低频系数 upwlev 单尺度一维小波分解的重构

完整代码，可直接运行

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为了研究智能电网背景下用户的用电模式，考虑到现有聚类算法的不足，提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域，从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平，并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线；对所选的分量曲线进行趋势编码，将连续负荷数据转化为离散类属性数据；基于平均密度确定初始聚类条件，利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类，得到负荷曲线模板；将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较，从而验证了所提算法的有效性。