(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110084053 A(43)申请公布日 2019.08.02(21)申请号 CN201910375356.6(22)申请日 2019.05.07(71)申请人 江苏满运软件科技有限公司    地址 210012 江苏省南京市雨花台区软件大道170-1号4幢3-5层(72)发明人 朱卫东 谢敏...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 109829328 A(43)申请公布日 2019.05.31(21)申请号 CN201811560044.4(22)申请日 2018.12.19(71)申请人 上海晶赞融宣科技有限公司    地址 200072 上海市静安区灵石路695号珠江创业园区25幢1101室(72)发明人 姜勇刚 (7...

正则匹配两个特定词组中间的指定内容的写法如果你想使用正则表达式来匹配两个特定词组之间的指定内容，你可以使用以下的步骤：1. 确定词组：首先，确定你想要匹配的两个词组。例如，我们假设这两个词组是`start`和`end`。2. 确定匹配内容：确定你想在两个词组之间匹配的内容。例如，我们假设你想匹配的是数字。3. 使用正则表达式：使用正则表达式来匹配这两个词组之间的内容。以下是一个Python的例子，...

(1)DFP法给定控制误差ε.Step1,给定初始点x0,初始矩阵H0(通常取单位矩阵),计算g0,令k=0.Step2,令pk=-Hkgk.Step3,由精确一维搜索确定步长ak.    f(xk+akpk)=minf(xk+apk).(a>=0);Step4    令xk+1=xk+akpk.Step5    若||gk+1||...

权重确定方法        权重确定方法    确定指标体系权重的方法可分为主观赋值法和客观赋值法两大类。主观赋值法，即计算权重的原始数据主要由评估者根据经验主观判断得到，如主观加权法、专家调查法、层次分析法、比较加权法、多元分析法和模糊统计法等。客观赋值法，即计算权重的原始数据由测评指标在被测评过程中的实际数据得到，如均方差法、主成分分...

指标的权重设计方法1.主观赋权法：主观赋权法是指根据专家判断和经验，通过主观的方式为指标赋予权重。该方法常用于较小的决策团队或缺乏数据支持的情况下。主观赋权法可以通过问卷调查、专家访谈等方式来收集专家意见，并通过专家投票或案例分析等方法来确定权重。2.层次分析法（AHP）：层次分析法是一种定量的权重设计方法，它将复杂问题层次化，通过构建层次结构来进行权重评估。首先，将指标划分为不同的层次和因素，并...

权重的确定方法正则化权重确定权重的方法有很多，以下是一些常见的方法：1. 主观赋权：根据专家经验或主观判断，为不同因素或指标赋予不同的权重。这种方法可以根据具体情况来决定权重的大小，但受个人主观因素影响较大。2. 比较赋权：通过与其他相似项目或指标进行比较，根据差异性确定权重大小。这种方法可以从现有数据中获取参考值，减少主观因素的影响。3. 统计赋权：通过对大量数据进行统计分析，确定不同因素或指标...

确定权重的方法有哪些确定权重的方法在数据分析和机器学习领域中非常重要。权重指的是不同变量对某一结果的影响程度，确定权重的方法可以帮助我们更好地理解数据和制定决策。下面将介绍一些常用的确定权重的方法。1. 主观赋权法主观赋权法是指根据专家经验和个人判断来确定变量的权重。这种方法不需要特定的模型或统计技术，而是依赖人的主观判断。专家根据自己的经验和知识给出权重，然后用这些权重进行决策和分析。虽然主观赋...

权重的确定方法汇总在许多领域，如数据分析、评估体系、决策制定等，确定权重是一项关键任务。权重的合理确定能够影响最终的结果和决策的准确性。下面，让我们一起来探讨一些常见的权重确定方法。一、主观赋权法主观赋权法是基于专家的经验和判断来确定权重的方法。其中，最常见的就是德尔菲法和层次分析法。德尔菲法是通过多轮匿名调查，向专家征求意见，并在每一轮结束后进行反馈和调整，直到专家的意见趋于一致。这种方法的优点...

客观的权重计算方法客观的权重计算方法有很多种，以下是其中几种常见的方法：正则化权重1. 变异系数法：这种方法是通过比较各指标变异程度的大小来确定权重。如果某个指标的变异程度较大，那么该指标的权重就越大。2. 主成分分析法：这种方法是通过将多个指标转化为少数几个综合指标（主成分），然后根据各主成分的方差贡献率来确定权重。方差贡献率越大，权重越大。3. 因子分析法：这种方法与主成分分析法类似，也是通过...

确定权重的常用方法1. 牛顿拉夫森法（Newton-Raphson Method）：该方法依赖于基于观察数据进行估计和优化的高级数值分析技术。在这种方法中，通过迭代的方式不断调整权重，直到达到最优的权重配置。该方法适用于处理大规模和复杂的数据集。3. 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）：该方法通过将复杂的决策问题分解为多个层次结构，然后通过比较不同层次的元素...

权重计算公式与8种确定权重的方法权重计算是一种常用的数学方法，用于确定不同因素对一个问题或数据集的重要性。在现实世界中，我们经常需要对不同的因素进行权重计算，以便更好地理解和解决问题。一、权重计算公式W=(V/ΣV)×100其中，W是要计算的因素的权重，V是该因素的值，ΣV是所有因素值的总和。这个公式的思想是将每个因素的值除以所有因素值的总和，然后将结果乘以100，得到每个因素的权重。这样计算得到...

检测两物体相对位置的算法正则化正交匹配追踪有很多算法可以用来检测两个物体的相对位置。以下是一些常见的算法：1. 边界框检测：这是最简单和最常见的方法。对于两个物体，可以绘制出它们的边界框（bounding box），然后比较这些边界框的位置和重叠程度来确定它们的相对位置。2. 轮廓匹配：通过计算两个物体的轮廓，可以比较轮廓的形状和重叠程度来确定它们的相对位置。3. 特征匹配：通过提取两个物体的特征...

零件横截面计算    随着工业化的发展，机械制造业的发展也越来越快速。在机械制造过程中，零件的设计和制造是至关重要的。而在零件设计和制造的过程中，横截面计算是必不可少的一环。本文将介绍零件横截面计算的相关知识。正则化宽厚比与板件截面关系    一、什么是横截面？    横截面是指一个物体在垂直于其长度方向的平面上所呈现出的截面形状。在机械...

DNN模型结构的确定方法在深度学习中，DNN（Deep Neural Network）是一种常用的模型结构，它由多个隐藏层组成，每个隐藏层又包含多个神经元。DNN模型的结构对于模型的性能和效果具有重要影响。本文将介绍DNN模型结构的确定方法，帮助读者理解如何选择合适的网络结构。1. 确定输入层和输出层首先，我们需要明确DNN模型的输入和输出。输入层通常对应于问题中的特征或数据，而输出层对应于问题中...

鲁棒优化的方法及应用    杨威在实际的优化中决策过程中，我们经常遇到这样的情形，数据是不确定的或者是非精确的；最优解不易计算，即使计算的非常精确，但是很难准确的实施；对于数据的一个小的扰动可能导致解是不可行。鲁棒优化是一个建模技术，可以处理数据不确定但属于一个不确定集合的优化问题。早在19世纪70年代，Soyster就是最早开始研究鲁棒优化问题的学者之一，他的文章给出了当约...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114238634 A(43)申请公布日 2022.03.25(21)申请号 CN202111518491.5(22)申请日 2021.12.13(71)申请人 北京智齿众服技术咨询有限公司    地址 100071 北京市丰台区南四环西路186号二区9号楼-1至11层101内2层16室(72)...

约束法的原理及应用1. 原理介绍约束法（Constrain Method）是一种基于约束的问题求解方法，它通过定义问题的约束条件并将其转化为一个优化问题，从而寻求最优解。该方法适用于各种类型的问题，包括线性规划、非线性规划、约束满足问题等。其核心思想是通过逐步缩小可行解的搜索空间，直到到满足所有约束条件的最优解。约束法的原理可以归结为以下几个步骤：1.1 定义问题约束条件首先，需要明确问题的约束...

岭参数的又一确定方法    岭参数（Ridgeparameter）是统计建模中常见的一种模型参数，它主要用于欠拟合模型中的正则化，也就是抑制过拟合的现象，避免过多的迭代次数对模型的不良影响，改善模型的泛化能力。岭参数会根据训练数据中的情况，动态变化，以最大限度的平衡模型的准确率和精度，但该参数的确定的方法一般是以为统计上的方法，如依靠训练样本数据来调节其参数等。  &...

tkihonov正则化l曲线matlab    Tikhonov正则化L曲线是一种用于确定正则化参数的方法，该方法通过绘制L曲线（即损失函数与正则化参数之间的关系图）来确定最优的正则化参数。在Matlab中，可以使用以下代码绘制Tikhonov正则化L曲线：    ```matlab    % 假设x和y是输入数据   ...

自适应确定dbscan算法参数的算法研究DBSCAN算法是一种无监督聚类算法，在聚类过程中需要给定两个参数：邻域半径（ε，eps）和最小邻域点数（MinPts）。这两个参数直接影响聚类结果的质量，但是很难确定合适的参数值。自适应确定DBSCAN算法参数的算法是一种动态确定DBSCAN算法参数的方法，主要分为以下步骤：1. 初始化ε和MinPts的值，并给定一个误差阈值Eps和一个最小累计次数K。这...

统计学假设检验中单侧的确定问题如何判断双侧检验还是单侧检验, 依目的或者题目要求确定。一般而言，题目中都会有比较明确的字眼体现出单侧或是双侧。比如“显著提高”、“显著减少”等等都是单侧检验，而“显著波动”、“明显变化”等则是双侧检验的范畴。这个容易理解。 如何确定原假设和备择假设, 事实上在进行假设检验的时候判断是左侧检验还是右侧检验并不是很重要，更重要的是确定原假设和备择假设。因为一旦原假设和备...

非线性分数阶微分方程边值问题正解的存在性非线性分数阶微分方程边值问题正解的存在性：侧边值问题一定要用正则化吗1、问题概述非线性分数阶微分方程（nonlinear fractional differential equation）边值问题（boundary value problem）指定考虑函数在一定区域内满足一个分数阶微分方程系统以及该区域边界一些条件的问题。它的研究与现实中相关的问题有很大的关...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101697008 A(43)申请公布日 2010.04.21正则化几何因子(21)申请号 CN200910236089.0(22)申请日 2009.10.20(71)申请人 北京航空航天大学    地址 100191 北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学宇航学院(72)发明人 史振威 谭雪...

回归（拟合）自己的总结（20100728）1：学三条命令：polyfit(x,y,n)---拟合成一元幂函数（一元多次）              regress(y,x)----可以多元，              nlinfit(x,y,’fun’,be...

80电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering微波成像是一种典型的电磁逆散射问题，可以结合散射的回波信号提取相关目标的实际特征。在逆散射研究过程中一般设计三个主要的数学问题，分别为解的唯一性、存在性及稳定性。一般而言，往往只能针对散射体外部的限定区间实施测量，使得测量的数据完整...

dnn模型结构及参数的确定方法DNN模型（深度神经网络模型）是一种强大的机器学习模型，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在构建DNN模型时，一个重要的任务是确定模型的结构和参数。本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助您确定DNN模型的结构和参数。1.确定模型的结构DNN模型的结构通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层由多个神经元组成。确定模型的结构需要考虑以下几个因素：- 输入数据的维度...

(单选题)1: 所谓冲突，是指在一个项目集中，出现什么并存的情况()。A: 移进项目和归约项目B: 移进项目和待约项目C: 移进项目和移进项目D: 待约项目和待约项目正确答案: A(单选题)2: 文法Z→Bb|c，A→Aa，B→Bc中含有什么样的非终结符号()。A: 直接左递归B: 直接右递归C: 间接左递归D: 间接右递归正确答案: A(单选题)3: 有下列文法：S→Pa|Pb|c，P→Pd|S...

简述关系模式规范化过程关系模式规范化是一种将关系模式转换为更高级别的模式的过程，以提高数据库的性能和可维护性。它的目的是减少冗余，消除潜在的更新异常，并使数据库更容易维护。关系模式规范化的过程包括：正则化描述正确的是1.确定属性依赖：首先，需要确定属性之间的依赖关系，以便确定哪些属性可以被删除，以及哪些属性可以被拆分。2.确定函数依赖：函数依赖是指一个属性或一组属性可以用来确定另一个属性的值。3....

网络结构设计网络结构设计是指在设计一个神经网络时，确定该网络的层数、每层的神经元个数以及神经元之间的连接方式。网络结构的设计是神经网络模型设计中的关键环节，它决定了神经网络的学习能力、计算效率和模型复杂度等方面。在进行网络结构设计时，需要考虑以下几个方面：1. 输入层：确定输入层的神经元个数，输入层的神经元个数应与输入数据的特征维度相同。2. 隐藏层：确定隐藏层的层数和每层的神经元个数。隐藏层是神...