【智能药盒实验报告（内含完整代码）】

光电科学与工程学院研究生课程《液晶光电子学》结题报告作业：指向矢仿真。 电压阈值调v(dim)即可。

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一种基于社区发现和UGC的协同过滤推荐算法，孙琨，张玉林，本文针对社交化电子商务类网站的结构和特点，创新性的提出了一种基于用户重叠社区划分和UGC的协同过滤推荐算法。在该算法中，首先

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配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。通过配电网重构，可以在不增加设备投资的情况下，充分发挥配电系统的潜力，提高系统的性能指标，具有较好的经济效益。配电网重构的算法有许多，包括数学规划方法，如分支定界法、0-1 整数规划、单纯形法等；启发式算法，如最优流算法、开关交换法等；智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。这个文件的内容是采用混合整数二阶锥(Mixed-integer second-order cone programming, MISOCP)实现配电网重构问题的求解。 提供了完整的使用MISOCP模型求解配电网重构问题的matlab代码。

Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

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