在本文中，我们考虑结合确定性退火方法和Tsallis熵最大化的模糊c均值（FCM）聚类算法。 Tsallis熵是Shannon熵的q参数扩展。 通过在FCM框架内最大化Tsallis熵，可以推导出类似于统计机械分布函数的隶属函数。 使用此方法时的主要考虑因素之一是如何为给定的数据集确定合适的q值和最高退火温度Thigh。 因此，在本文中，提出了一种在不引入任何附加参数的情况下同时确定这些值的方法。 在我们的方法中，隶属函数通过一系列扩展方法进行近似，并且K-means聚类算法被用作预处理步骤以估计每个数据分布的半径。 实验结果表明，该方法是有效的，并且可以根据给定的数据集自动和代数确定q和Thigh。

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这是一个关于新安江水文模型的计算，里面所做的是新安江模型中最为复杂的计算，涉及的水源划分为三水源划分，因此对于学习水文模型的人来说有一定的价值

Python可视化大作业，兼Matlab数据分析拟合预测，关于高考人口预测的未来拟合数据分析，内有全套模板 支持一手

ADC的一个重要趋势是转向更高的分辨率。这一趋势影响着一系列的应用，包括工厂自动化、温度检测，以及数据采集。对更高分辨率的需求使设计者们从传统的12位SAR(逐次逼近寄存器)ADC，转向分辨率达24位的Δ-Σ ADC。 鉴于当前对更高分辨率的需求，设计者必须更好地了解ADC噪声、ENOB、有效分辨率，以及信噪比。

关于旅行社系统设计及论文的描述，可以看看借鉴，哈哈，本人也没经验，第一次，包含。

关于QT多线程子线程使用信号和槽，再主线程最后必须调用exit()和wait()函数

头盔探测器 在涉及两轮车的事故中造成严重伤害或死亡的主要原因之一是骑手没有戴头盔。 警察手动检查骑手是否正在使用头盔是目前唯一可用的方法，因此需要一种能够自动检测骑手是否戴着头盔的系统。 如果骑手不戴头盔，该系统还可以用来防止骑车人启动自行车 这里的主要问题是使用摄像头检测头盔，物体检测是AI难题，可能会引起一些误报和误报。 因此，相反，我们可以使用独特的图案为头盔使用基于图案的防篡改全息图贴纸。 这样就可以检测出这种模式，从而可以确认头盔的存在。 这也是一种低成本的方法，因为防篡改全息图贴纸非常便宜。 唯一的缺点是要求某些法规实施该法规。 请注意，缺乏直观的UI是由于在两轮车中实现该想法的想法，而用户则无事可做（想法是机器对机器的交互）。 它还具有一些硬件要求，包括摄像机的设置，也可以用于其他目的，例如检测事故。

这是关于数据库报表的插件，在安装之后，可以通过部件，添加到工具箱。

自己做的一个pdf，根据一则“关于磁珠在PCB应用中你不得不知道的这几点”的图片而来，觉得讲的不错，做成pdf给大家一起共享