摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值
2025/2/18 10:16:08
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查取会员卡用户信息接口，创建会员卡接口，会员卡人工冲积分接口，微信创建区分不同的来源渠道的扫码会员卡接口，微信接口创建菜单接口
2025/2/11 7:43:49
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最新版SAA题库，共1185题，版本：19.031，由于采用机器翻译后会出现部分专用名词丢失、意义混乱等问题，故正文部分采用机器加人工翻译，确保题干及选项意义正确，语序通常连贯，此题库为2019最新版，基本覆盖SAA考试。
SAA考试原版题库都是英文版，只是考中文版的题库是对应英文版的题库翻译而来，所以该题库针对考中文版的朋友以及英文不好的朋友非常有用。
由于人工翻译，耗时耗力题库将分段翻译并上传。
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由于人工翻译，耗时耗力题库将分段翻译并上传。
2025/2/9 20:21:46
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对于八数码问题，评价函数定义为：f(x)d(x)P(x)表示节点x在搜索树中的深度，P(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码到达准确数码距离之和。
以此评价函数为评价标准进行启发式搜索，该搜索算法是否满足A*算法？为什么？并画出相应的状态空间搜索图。
以此评价函数为评价标准进行启发式搜索，该搜索算法是否满足A*算法？为什么？并画出相应的状态空间搜索图。
2025/2/8 18:13:24
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这是一个好用的仓库管理系统仓库作为一种货品资源的集散地，货品的种类繁多，包含很多的信息数据的管理。
据调查得知，以前仓库进行信息管理的方式主要是基于文本、表格等介质的手工处理，对于货品的出入库情况的统计和核实等往往采用对账本的人工检查，对管理者的管理权限等不受约束，任何人都可查看，这样容易引起资料外泄。
另外，数据信息处理工作量大，容易出错，数据繁多，容易丢失，且不易查找。
总的来说，缺乏系统、规范的信息管理手段。
而且，一般的存储情况是记录在账本上的，仓库的工作人员和管理员也只是当时记得比较清楚，时间一长，如果再要进行查询，就得在众多的资料中翻阅查找了，这样造成费时、费力，如要对很长时间以前的货品进行更改就更加困难了。
据调查得知，以前仓库进行信息管理的方式主要是基于文本、表格等介质的手工处理，对于货品的出入库情况的统计和核实等往往采用对账本的人工检查，对管理者的管理权限等不受约束，任何人都可查看，这样容易引起资料外泄。
另外，数据信息处理工作量大，容易出错，数据繁多，容易丢失，且不易查找。
总的来说，缺乏系统、规范的信息管理手段。
而且，一般的存储情况是记录在账本上的，仓库的工作人员和管理员也只是当时记得比较清楚，时间一长，如果再要进行查询，就得在众多的资料中翻阅查找了，这样造成费时、费力，如要对很长时间以前的货品进行更改就更加困难了。
2025/2/8 11:10:20
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给出一种在缺少窃听节点信道信息、存在直接链路的情况下基于放大转发的中继波束赋形加人工噪声的传输方案。
基于凸优化理论,对中继的波束赋形权值进行了优化,优化结果是唯一的和全局性的。
仿真结果表明:利用此方案能够有效地防止窃听节点窃听,减少信息泄露,从而提高安全传输速率。
基于凸优化理论,对中继的波束赋形权值进行了优化,优化结果是唯一的和全局性的。
仿真结果表明:利用此方案能够有效地防止窃听节点窃听,减少信息泄露,从而提高安全传输速率。
2025/1/31 19:55:54
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2025/1/31 5:16:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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