摘要：灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别主要在于对系统内涵与外延处理态度不同；研究对象内涵与外延的性质不同。灰色系统着重外延明确、内涵不明确的对象，模糊数学着重外延不明确、内涵明确的对象。“黑箱”方法着重系统外部行为数据的处理方法，是因果关系的两户方法，使扬外延而弃内涵的处理方法，而灰色系统方法是外延内涵均注重的方法。灰色系统的基本原理公理1：差异信息原理。“差异”是信息，凡信息必有差异。公理2：解的非唯一性原理。信息不完全，不明确地解是非唯一的。公理3：最少信息原理。灰色系统理论的特点是充分开发利用已有的“最少信息”。公理4：认知根据原理。信息是认知的根据。公理5：新信息优先原理。新信息对认知的作 阅读全文

摘要：主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者 阅读全文

摘要：sets:c/1..15/:u;link(c,c):w,x;endsetsdata:w=@ole('第二题第一组.xls','d');enddatan=@size(c);min=@sum(link:w*x);@for(c(k): @sum(c(i)|i#ne#k:x(i,k))=1; @sum(c(j)|j#ne#k:x(k,j))=1;);@for(link(i,j)|i#gt#1 #and# j#gt#1 #and# i#ne#j:u(i)-u(j)+n*x(i,j)<=n-1);@for(link:@bin(x));end 阅读全文

摘要：1、遗传算法的改进 （1）自适应遗传算法 （2）CHC算法（3）基于小生境技术的遗传算法 （4）退火进化算法 2、遗传算法的应用 （1）解决带约束的函数优化问题 （2）解决多目标优化问题 （3）解决组合优化问题 （4）遗传算法在过程建模中的应用 （5）遗传算法在模式识别中的应用 3、遗传算法的原理遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的 阅读全文

摘要：用MATLAB模式识别工具箱（函数）来对某些指标（如空气质量、水质量、个人业绩等）进行分类、评估、预测，分为三步：1. 数据准备（1）确保输入数据（包括训练以及将来要预测的数据）在比较接近的范围里（归一化是其中一种方式）。这一个步骤不仅仅是在模式识别里，其实在任何一种网络里，这一步都是必须的。比如说你有400组数据，每组数据对应一个中国县城的空气质量。假设每组数据含有6个指标（称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A的范围是10^5-10^7, F的范围是0.1-0.5， 如果用这些数据来训练，很容易导致网络的权重也有同样的数量级的差别，结果是你的网络会非常的“敏感”（可以想象一下，如 阅读全文

摘要：clearclca=0.95k=[5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4];k=-k;d=[2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6];restriction=46;num=12;sol_new=ones(1,num);E_current=inf;E_best=inf;sol_current=sol_new;sol_best=sol_new;t0=97;tf=3;t=t0;p=1;while t>=tf for r=1:100 %产生随机扰动 tmp=ceil(rand.*num); sol_new(1,tmp)=~sol_new(1,tmp); %检查 阅读全文