时间复杂度为O（logN）的常用算法，算法数据结构 五大常用算法

此 m 文件返回具有概率参数 P 的几何分布的偏度、峰态和峰态超量。S、K 和 E 是输入参数的大小。 语法：函数 [s,k,e] = geoskekur(p) 输入： p - 概率参数输出： s - 偏度k - 峰态e - 峰度过剩

针对网络传输过程中数据资源以高流行度缓存在路由器内，以提高资源获取的传输效率和资源利用率的问题。本研究考虑网络拓扑对缓存的影响，利用网络传输过程中固定时间段内资源流行度的差异性，结合资源本身的收益因素，提出一种基于概率缓存策略PCS（Probabilistic Caching strategy）的网络传输机制。通过该资源数据请求路径进行概率缓存，以提高网络传输过程中的缓存性能。仿真表明该缓存策略有效地避免了非热门内容的不必要缓存，当缓存容量5%时，平均命中率可达25%，平均跳数仅为3.42，有利于网络传输整体性能的提升。

LQR 已在具有不同复杂性修改的真实直流电机上实现，并已在 MATLAB 环境中与 PID 进行比较

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主要功能：故障树分析工具主要功能是静态故障树建模、动态故障树建模、定性分析、定量分析和仿真。 逻辑门类型：与门、或门、非门、异或门、顺序相关门、禁门、表决门、相同转移门、相似转移门、优先与门、顺序相关门、功能相关门、冷备件门、温备件门、热备件门 事件类型：顶事件、基本事件、底事件、未决事件、子树(扩展) 定性分析：提取静态故障树最小割集、提取动态故障树最小割序集 定量分析：顶事件发生概率、底事件结构重要度、底事件概率重要度、底事件相对重要度 仿真： 蒙特卡洛仿真。包括顶事件发生概率仿真、顶事件无故障时间仿真、底事件概率重要度仿真、底事件相对重要度仿真、顶事件不可靠度曲线仿真

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　　顾客满意度测评模型包含七个变量，即往来前的预期、往来后的感觉、差异程度、满意程度、抱怨行为、忠诚程度及抱怨处理

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

在室内可见光通信系统(VLC)中,为解决传统光源布局方式中因照度分布不均匀而存在通信盲区的问题,提出考虑墙面反射的光源LED优化方案。以照度均方差作为评价标准分析LED布局,通过积分推导出接收面照度和功率的表达式,构建了矩形布局优化模型函数F(l,x,y)和圆形布局优化模型函数F(r,x,y),并根据优化函数研究了照度均方差与房间尺寸、最佳布局与视场角的关系。仿真结果表明：LED矩形布局光源的位置存在最优点l=1.6 m,视场角为ψFOV=80°,照度均匀性由传统布局的80.5%提升到84.3%；圆形布局光源的位置存在最优半径r=2 m,视场角为ψFOV=80°,当LED位于最优点半径时,圆形布局的照度均匀性随着光源LED数量的增加由85.2%增加到89.2%。