BP神经网络的改进算法研究-MATLAB7_0中改进BP网络的实现.pdf希望对大家有用！
2024/2/7 21:06:55
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在分步傅里叶法求解非线性薛定谔方程的基础上，介绍了一种时间窗口和步长动态自适应调整的改进算法，该算法根据时域脉冲的扩散情况调整时间窗口，采用局部误差法控制计算步长，在保证精度的同时提高了计算效率。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。
2024/2/6 15:02:43
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作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
2023/12/16 5:05:08
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全书分为9章：第1章在比较了几种常用的流体流动数值计算方法特点的基础上着重介绍了有限体积法的基本思想和特点；
第2章介绍扩散问题的有限体积解法，从一维稳态扩散问题人手，简要介绍了区域离散方法、离散方程的推导和控制容积界面值的近似计算；
第3章介绍对流扩散问题的有限体积法，通过例题说明对流项对数值计算的影响；
第4章从离散方程的守恒性、方程系数的有界性和流动过程的输运性出发讨论了有限体积法中重要的差分格式问题；
第5章介绍压力速度耦合问题的有限体积算法，讨论了解决压力速度耦合问题数值计算中两个难点的方法，即交错网格算法和压力耦合问题的半隐算法（SIMPLE算法及其改进算法）；
第6章简要介绍了求解三对角方程的TDMA算法及其在高维问题中的应用；
第7章讨论了非稳态流动问题的有限体积算法的过程；
第8章介绍了有限体积法求解过程中对边界条件的处理方法；
第9章着重讨论了有限体积法中非规则网格的生成和非规则网格条件下离散方程的求解过程。
其中第2章、第3章，第5章～第8章的内容主要编译自AnIn—troductiontOComputationalFluidDynamics一书，为使其适合一般工程专业学生学习的需求，编写过程中做了适当的增删，并补充了一些习题和思考题。
第2章介绍扩散问题的有限体积解法，从一维稳态扩散问题人手，简要介绍了区域离散方法、离散方程的推导和控制容积界面值的近似计算；
第3章介绍对流扩散问题的有限体积法，通过例题说明对流项对数值计算的影响；
第4章从离散方程的守恒性、方程系数的有界性和流动过程的输运性出发讨论了有限体积法中重要的差分格式问题；
第5章介绍压力速度耦合问题的有限体积算法，讨论了解决压力速度耦合问题数值计算中两个难点的方法，即交错网格算法和压力耦合问题的半隐算法（SIMPLE算法及其改进算法）；
第6章简要介绍了求解三对角方程的TDMA算法及其在高维问题中的应用；
第7章讨论了非稳态流动问题的有限体积算法的过程；
第8章介绍了有限体积法求解过程中对边界条件的处理方法；
第9章着重讨论了有限体积法中非规则网格的生成和非规则网格条件下离散方程的求解过程。
其中第2章、第3章，第5章～第8章的内容主要编译自AnIn—troductiontOComputationalFluidDynamics一书，为使其适合一般工程专业学生学习的需求，编写过程中做了适当的增删，并补充了一些习题和思考题。
2023/11/20 17:28:28
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Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.
2023/11/8 23:52:57
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稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMPalgorithmbasedonregularizedbacktracking，SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法，在原子选择阶段引入回溯的思想，提高了重构精度，减少了重构时间。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
2023/11/3 19:16:27
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里面有数据库实验二的buffer管理模拟LRU算法java实现源码，以及LRU-k改进算法源码，两者比较，可以加分的，当然仅供参考，有待改进，希望能帮助学弟们，当时我也是煞费苦心，懂得，故在此分享
2023/9/26 14:34:44
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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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