每日计算本作业

1.口算：83+96 458+202 4×56 900-63 272-85

400×5 20×5 99÷3 100÷5 48×6

2.竖式计算：71÷9 526+574 1200-586 123×3

3.脱式计算：73-(9+18) 660-600÷6 12×(50-42)

4.简便计算： 22+23+24+25+26+27+28

第二日计算本作业：

1.口算：18+69 1001+99 200-33 455-65 3×58

800×5 7×50 64÷2 1000÷2 54×5

2.竖式计算：67÷8 236+198 2400-324 46×3

3.脱式计算：88÷8×4 320-16×6 120×(60-54)

4.简便计算：253+427+247+73

第三日计算本作业：

1.口算：28+15 127+59 361-53 455-205 26×8

82×5 6×500 86÷2 800÷2 7×52

2.竖式计算：45÷6 251+785 205-99 422×2

3.脱式计算：540÷(3×3) 24×5÷6 490-7×15

4.简便计算：3215-520-215

1.口算：75+25 251+59 483-62 624-88 2×35

54×6 8×22 93÷3 2000÷5 84×5

2.竖式计算：54÷8 502+1213 522-123 225×3

3.脱式计算：(923-423)÷5 28+12×9 250-8×18

4.简便计算：248-135+152

第五日计算本作业：

1.口算：50+51 252+188 325-77 1006-98 3×25

200×5 85×4 48÷2 400÷8 26×7

2.竖式计算：56÷9 288+762 524-125 38×9

3.脱式计算：100-45＋450 6×600＋400 200÷4×5

4.简便计算：58＋425＋42

第六日计算本作业：

1.口算：42+66 116+266 305-15 800-166 7×28

60×5 15×4 69÷3 7200÷8 45×8

2.竖式计算：50÷7 432+299 368-270 223×5

3.脱式计算：465＋(1000-284) 53＋12×4 88÷4×100

4.简便计算：98＋102＋99＋97＋101＋100

计算智能大作业--蚁群算法解决TSP问题

（计算智能大作业） 应用蚁群算法求解TSP问题

目录 蚁群算法求解TSP问题 (3) 摘要： (3) 关键词： (3) 一、引言 (3) 二、蚁群算法原理 (4) 三、蚁群算法解决ＴＳＰ问题 (7) 四、解决ｎ个城市的TSP问题的算法步骤 (9) 五、程序实现 (11) 六、蚁群算法优缺点分析及展望 (18) 七、总结 (18)

采用蚁群算法解决TSP问题 摘要：蚁群算法是通过蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，该算法已经成功的解决了诸如TSP问题。本文简要学习探讨了蚂蚁算法和TSP问题的基本内容，尝试通过matlab 仿真解决一个实例问题。 关键词：蚁群算法；TSP问题；matlab。 一、引言 TSP（Travelling Salesman Problem）又称货郎担或巡回售货员问题。TSP问题可以描述为：有N个城市，一售货员从起始城市出发，访问所有的城市一次，最后回到起始城市，求最短路径。TSP问题除了具有明显的实际意义外，有许多问题都可以归结为TSP问题。目前针对这一问题已有许多解法，如穷举搜索法（Exhaustive Search Method）, 贪心法（Greedy Method）, 动态规划法（Dynamic Programming Method）分支界定法（Branch-And-Bound），遗传算法（Genetic Agorithm）模拟退火法(simulated annealing),禁忌搜索。本文介绍了一种求解TSP问题的算法—蚁群算法，并通过matlab仿真求解50个城市之间的最短距离，经过仿真试验，证明是一种解决TSP问题有效的方法。

智能仪器大作业

武汉理工大学 数据采集与智能仪器大作业

《数据采集与智能仪器》课程考核（大作业） 武汉理工大学信息学院 参考书赵茂泰《智能仪器原理及应用》（第三版）电子工业出版社 程德福《智能仪器》（第二版）机械工业出版社 第1章概述 本章要求掌握的内容：智能仪器分类、基本结构及特点、智能仪器设计的要点 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 第2章数据采集技术 本章要求掌握的内容：数据采集系统的组成结构、模拟信号调理、A/D转换技术、高速数据采集与传输、D/A转换技术、数据采集系统设计 考试题（30分） 1 设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时，增益为1000，而输入信号每增加1mv时，其增益自动减少一倍，直到100mv为止。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试，实现基本功能（5分）； 2 运用双口RAM或FIFO存储器对教材中图2-22所示的高速数据采集系统进行改造，画出采集系统电路原理图，简述其工作过程。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确描述工作过程（5分）； 第3章人机接口 本章要求掌握的内容：键盘；LED、LCD、触摸屏 考试题（30分）

1 设计8031单片机与液晶显示模块LCM-512-01A的接口电路，画出接口电路图并编写上下滚动显示XXGCXY(6个大写英文字母)的控制程序（包含程序流程图）。 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试（10分） 第4章数据通信 本章要求掌握的内容：RS232C、RS485串行总线，USB通用串行总线，PTR2000无线数据传输 考试题（30分） 1 设计PC机与MCS-51单片机的RS232C数据通信接口电路（单片机端含8位LED 显示），编写从PC机键盘输入数字，在单片机的6位LED上左右滚动显示的通信与显示程序。 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写单片机通信程序（5分）；在开发系统上运行，实现基本功能（10分）；制作实物,实现基本功能，效果良好（5分）。

数值分析上机作业

数值分析上机实验报告 选题：曲线拟合的最小二乘法 指导老师： 专业： 学号： 姓名：

课题八曲线拟合的最小二乘法 一、问题提出 从随机的数据中找出其规律性，给出其近似表达式的问题，在生产实践和科学实验中大量存在，通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线。 在某冶炼过程中，根据统计数据的含碳量与时间关系，试求含碳量y 与时间t 的拟合曲线。 二、要求 1、用最小二乘法进行曲线拟合； 2、近似解析表达式为()33221t a t a t a t ++=?； 3、打印出拟合函数()t ?，并打印出()j t ?与()j t y 的误差，12,,2,1 =j ； 4、另外选取一个近似表达式，尝试拟合效果的比较； 5、*绘制出曲线拟合图*。 三、目的和意义 1、掌握曲线拟合的最小二乘法； 2、最小二乘法亦可用于解超定线代数方程组； 3、探索拟合函数的选择与拟合精度间的关系。 四、计算公式 对于给定的测量数据(x i ,f i )(i=1,2,…，n )，设函数分布为 ∑==m j j j x a x y 0)()(? 特别的，取)(x j ?为多项式 j j x x =)(? (j=0, 1,…，m )

则根据最小二乘法原理，可以构造泛函 ∑∑==-=n i m j i j j i m x a f a a a H 1 10))((),,,(? 令 0=??k a H (k=0, 1,…，m ) 则可以得到法方程 ???? ??????? ?=????????????????????????),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(1010101111000100m m m m m m m m f f f a a a ????????????????????? 求该解方程组，则可以得到解m a a a ,,,10 ，因此可得到数据的最小二乘解 ∑=≈m j j j x a x f 0)()(? 曲线拟合：实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。 五、结构程序设计 在程序结构方面主要是按照顺序结构进行设计，在进行曲线的拟合时，为了进行比较，在程序设计中，直接调用了最小二乘法的拟合函数polyfit ，并且依次调用了plot 、figure 、hold on 函数进行图象的绘制，最后调用了一个绝对值函数abs 用于计算拟合函数与原有数据的误差，进行拟合效果的比较。

数值计算方法大作业

目录 第一章非线性方程求根 (3) 1.1迭代法 (3) 1.2牛顿法 (4) 1.3弦截法 (5) 1.4二分法 (6) 第二章插值 (7) 2.1线性插值 (7) 2.2二次插值 (8) 2.3拉格朗日插值 (9) 2.4分段线性插值 (10) 2.5分段二次插值 (11) 第三章数值积分 (13) 3.1复化矩形积分法 (13) 3.2复化梯形积分法 (14) 3.3辛普森积分法 (15) 3.4变步长梯形积分法 (16) 第四章线性方程组数值法 (17) 4.1约当消去法 (17) 4.2高斯消去法 (18) 4.3三角分解法 (20)

4.4雅可比迭代法 (21) 4.5高斯—赛德尔迭代法 (23) 第五章常积分方程数值法 (25) 5.1显示欧拉公式法 (25) 5.2欧拉公式预测校正法 (26) 5.3改进欧拉公式法 (27) 5.4四阶龙格—库塔法 (28)

数值计算方法 第一章非线性方程求根 1.1迭代法 程序代码： Private Sub Command1_Click() x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5 If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根（ep=10-10）

1.2牛顿法 程序代码： Private Sub Command1_Click() b = Val(InputBox("请输入被开方数x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b) If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求56的值。（ep=10-10）

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

智能仪器大作业教学文案

智能仪器大作业

课程名称：数据采集与智能仪器姓名： 学号： 班级：

《数据采集与智能仪器》课程考核（大作业） 武汉理工大学信息学院 参考书赵茂泰《智能仪器原理及应用》（第三版）电子工业出版社 程德福《智能仪器》（第二版）机械工业出版社 第1章概述 本章要求掌握的内容：智能仪器分类、基本结构及特点、智能仪器设计的要点 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 第2章数据采集技术 本章要求掌握的内容：数据采集系统的组成结构、模拟信号调理、A/D转换技术、高速数据采集与传输、D/A转换技术、数据采集系统设计 考试题（30分） 1 设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时，增益为1000，而输入信号每增加1mv 时，其增益自动减少一倍，直到100mv为止。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试，实现基本功能（5分）； 2 运用双口RAM或FIFO存储器对教材中图2-22所示的高速数据采集系统进行改造，画出采集系统电路原理图，简述其工作过程。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确描述工作过程（5分）； 第3章人机接口

本章要求掌握的内容：键盘；LED、LCD、触摸屏 考试题（30分） 1 设计8031单片机与液晶显示模块LCM-512-01A的接口电路，画出接口电路图并编写上下滚动显示XXGCXY(6个大写英文字母)的控制程序（包含程序流程图）。 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试（10分） 第4章数据通信 本章要求掌握的内容：RS232C、RS485串行总线，USB通用串行总线，PTR2000无线数据传输 考试题（30分） 1 设计PC机与MCS-51单片机的RS232C数据通信接口电路（单片机端含8位LED显示），编写从PC机键盘输入数字，在单片机的6位LED上左右滚动显示的通信与显示程序。 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写单片机通信程序（5分）；在开发系统上运行，实现基本功能（10分）；制作实物,实现基本功能，效果良好（5分）。 第1章概述 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？

数值分析上机作业

昆明理工大学工科研究生《数值分析》上机实验 学院：材料科学与工程学院 专业：材料物理与化学 学号：2011230024 姓名: 郑录 任课教师：胡杰

P277-E1 1.已知矩阵A= 10787 7565 86109 75910 ?? ?? ?? ?? ?? ??,B= 23456 44567 03678 00289 00010 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ,错误！未找到引用源。 = 11/21/31/41/51/6 1/21/31/41/51/61/7 1/31/41/51/61/71/8 1/41/51/61/71/81/9 1/51/61/71/81/91/10 1/61/71/81/91/101/11?????????????????? （1）用MA TLAB函数“eig”求矩阵全部特征值。 （2）用基本QR算法求全部特征值（可用MA TLAB函数“qr”实现矩阵的QR分解）。解：MA TLAB程序如下： 求矩阵A的特征值： clear; A=[10 7 8 7;7 5 6 5;8 6 10 9;7 5 9 10]; E=eig(A) 输出结果： 求矩阵B的特征值： clear; B=[2 3 4 5 6;4 4 5 6 7;0 3 6 7 8;0 0 2 8 9;0 0 0 1 0]; E=eig(B) 输出结果：

求矩阵错误！未找到引用源。的特征值： clear; 错误！未找到引用源。=[1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6; 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7; 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8; 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9;1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10; 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/11]; E=eig(错误！未找到引用源。) 输出结果： （2）A= 10 7877565861097 5 9 10 第一步：A0=hess(A);[Q0,R0]=qr(A0);A1=R0*Q0 返回得到： 第二部：[Q1,R1]=qr(A1);A2=R1*Q1

高性能计算实验大作业

大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;

3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，

智能仪器论文

智能仪表课程大作业题目：PID控制算法在变频调速中的应用 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 开课时间: 2015 至2016 学年第 1 学期

摘要 P ID控制是工业工程中应用最为广泛,最有效率的控制理论,从它的出现到现在已经经历了很长的时间, 今天它依然在工业控制中占有不可替代的地位, 相信在以后的很长一段时间 P I D控制还会有很强的生命力。现代工业的高速发展使原始,单一的控制技术已经很难适应现代控制的要求,将新型的控制理论,与传统的 P I D 控制技术相结合在未来的控制领域内会有广阔的前景。 针对目前自动称重配料系统中采用传统 PID控制的不足、系统误差不稳定、动态特性不理想，提出了一种基于模糊 PID控制的算法。将模糊控制与传统的 PID控制技术结合起来，共同应用于实际系统的调节当中。系统采用可编程逻辑控制器（PLC）实现模糊 PID双模控制，大大加快了系统的响应速度， PLC模拟输出控制变频器调节皮带电机转速，从而达到控制物料流量的目的。经过实际系统的仿真试验，系统控制性能良好，有效解决了系统运行中误差不稳定和动态特性不理想的问题。 关键词：模糊 PID；控制算法；变频调速；自动配料系统

Abstract PID control is the most widely applied in industrial engineering, the most efficient control theory, from its emergence to now has experienced a very long time, today it still occupies an irreplaceable position in the industry control, believe in the future for a long time of PID control will also have the very strong vitality. With the rapid development of modern industry makes original, single control technology has been difficult to adapt to the requirement of modern control, the new type of control theory, combined with the traditional PID control technology in the future will have broad prospect of control field. In view of the present automatic weighing ingredients for the system’s lack of traditional PID control，instability often system error， the dynamic characteristics were not ideal． A fuzzy PID control algorithm was pro- posed． Fuzzy control and conventional PID control combined together were used in the regulation of the actual system． System used PLC to achieve dual-mode fuzzy PID control， greatly speeding up the system response speed， PLC analog output adjustment belt drive motor speed control to achieve control of material flow purposes． After a system simula- tion test， the system had good dynamic and static performance， to meet the requirements of actual control． Effectively solved the problem of the system operation error instability and dynamic characteristics was not ideal．Key words： fuzzy PID； control algorithm； variable frequency speed regulation； automatic batching system

西工大计算方法作业答案

参考答案 第一章 1 *1x =1.7； * 2x =1.73； *3x =1.732 。 2． 3． （1） ≤++)(* 3*2*1x x x e r 0.00050； （注意：应该用相对误差的定义去求） （2） ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517； （3） ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。 4．设6有n 位有效数字，由6≈2.4494……，知6的第一位有效数字1a =2。 令3)1()1(1* 102 1 102211021)(-----?≤??=?= n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4，即至少取四位有效数字，故满足精度要求可取6≈2.449。 5. 答：（1）*x (0>x )的相对误差约是* x 的相对误差的1/2倍； （2）n x )(* 的相对误差约是* x 的相对误差的n 倍。 6． 根据******************** sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =* *****) ()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20* π < >c tgc ，即1 *1 * )() (--

7．设20= y ，41.1*0 =y ，δ=?≤--2* 00102 1y y 由 δ1* 001*111010--≤-=-y y y y ， δ2*111*221010--≤-=-y y y y M δ10*991*10101010--≤-=-y y y y 即当0y 有初始误差δ时，10y 的绝对误差的绝对值将减小10 10-倍。而110 10 <<-δ，故计算过程稳定。 8. 变形后的表达式为： （1）)1ln(2--x x =)1ln(2-+-x x （2）arctgx x arctg -+)1(=) 1(11 ++x x arctg （3） 1ln )1ln()1(ln 1 --++=? +N N N N dx x N N =ΛΛ+-+- +3 2413121)1ln(N N N N 1ln )11ln()1(-++ +=N N N N =1)1ln()1 1ln(-+++N N N （4）x x sin cos 1-=x x cos 1sin +=2x tg

人工智能大作业翻译

Adaptive Evolutionary Artificial Neural Networks for Pattern Classification 自适应进化人工神经网络模式分类 Abstract—This paper presents a new evolutionary approach called the hybrid evolutionary artificial neural network (HEANN) for simultaneously evolving an artificial neural networks (ANNs) topology and weights. Evolutionary algorithms (EAs) with strong global search capabilities are likely to provide the most promising region. However, they are less efficient in fine-tuning the search space locally. HEANN emphasizes the balancing of the global search and local search for the evolutionary process by adapting the mutation probability and the step size of the weight perturbation. This is distinguishable from most previous studies that incorporate EA to search for network topology and gradient learning for weight updating. Four benchmark functions were used to test the evolutionary framework of HEANN. In addition, HEANN was tested on seven classification benchmark problems from the UCI machine learning repository. Experimental results show the superior performance of HEANN in fine-tuning the network complexity within a small number of generations while preserving the generalization capability compared with other algorithms. 摘要——这片文章提出了一种新的进化方法称为混合进化人工神经网络(HEANN),同时提出进化人工神经网络(ANNs)拓扑结构和权重。进化算法(EAs)具有较强的全局搜索能力且很可能指向最有前途的领域。然而,在搜索空间局部微调时，他们效率较低。HEANN强调全局搜索的平衡和局部搜索的进化过程，通过调整变异概率和步长扰动的权值。这是区别于大多数以前的研究，那些研究整合EA来搜索网络拓扑和梯度学习来进行权值更新。四个基准函数被用来测试的HEANN进化框架。此外,HEANN测试了七个分类基准问题的UCI机器学习库。实验结果表明在少数几代算法中，HEANN在微调网络复杂性的性能是优越的。同时，他还保留了相对于其他算法的泛化性能。 I. INTRODUCTION Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a powerful tool for pattern classification [1], [2]. The optimization of ANN topology and connection weights training are often treated separately. Such a divide-and-conquer approach gives rise to an imprecise evaluation of the selected topology of ANNs. In fact, these two tasks are interdependent and should be addressed simultaneously to achieve optimum results. 人工神经网络(ANNs)已经成为一种强大的工具被用于模式分类[1],[2]。ANN 拓扑优化和连接权重训练经常被单独处理。这样一个分治算法产生一个不精确的评价选择的神经网络拓扑结构。事实上,这两个任务都是相互依存的且应当同时解决以达到最佳结果。

《智能仪器》(第二版 程德福 林君)课后习题参考答案

智能仪器考试题型：名词解释、简答、简述、综合 没有给重点，但是老师说考题都是由课后习题凝练出来的，所以我将大部分课后习题答案整理出来，仅供参考。难免有错误，望大家谅解并指出。 课后习题参考 第一章 1-1 你在学习和生活中，接触、使用或了解了哪些仪器仪表？它们分别属于哪种类型？指出他们的共同之处与主要区别。选择一种仪器，针对其存在的问题或不足，提出改进设想（课堂作业）。 解：就测量仪器而言，按测量各种物理量不同可划分为八种：几何量计量仪器、热工量计量仪器、机械量计量仪器、时间频率计量仪器、电磁计量仪器、无线电参数测量仪器、光学与声学测量仪器、电离辐射计量仪器。 1-2 结合你对智能仪器概念的理解，讨论“智能化”的层次。 解：P2 智能仪器是计算机技术和测量仪器相结合的产物，是含有微型计算机或微处理器的测量（或检测）仪器。由于它拥有对数据的存储、运算、逻辑判断及自动化操作等功能，具有一定智能的作用（表现为智能的延伸或加强等），因而被称为智能仪器。 P5- P6 智能仪器的四个层次：聪敏仪器、初级智能仪器、模型化仪器和高级智能仪器。 聪敏仪器类是以电子、传感、测量技术为基础（也可能计算机技术和信号处理技术）。特点是通过巧妙的设计而获得某一有特色的功能。初级智能仪器除了应用电子、传感、测量技术外，主要特点是应用了计算机及信号处理技术，这类仪器已具有了拟人的记忆、存储、运算、判断、简单决策等功能。模型化仪器是在初级智能仪器的基础上应用了建模技术和方法，这类仪器可对被测对象状态或行为作出评估，可以建立对环境、干扰、仪器参数变化作出自适应反映的数学模型，并对测量误差（静态或动态误差）进行补偿。高级智能仪器是智能仪器的最高级别，这类仪器多运用模糊判断、容错技术、传感融合、人工智能、专家系统等技术。有较强的自适应、自学习、自组织、自决策、自推理能力。 1-3 仪器仪表的重要性体现在哪些方面？P3-5

东南大学数值分析上机作业汇总

东南大学数值分析上机作业 汇总 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数值分析上机报告 院系： 学号： 姓名：

目录 作业1、舍入误差与有效数 (1) 1、函数文件cxdd.m (1) 2、函数文件cddx.m (1) 3、两种方法有效位数对比 (1) 4、心得 (2) 作业2、Newton迭代法 (2) 1、通用程序函数文件 (3) 2、局部收敛性 (4) （1）最大δ值文件 (4) （2）验证局部收敛性 (4) 3、心得 (6) 作业3、列主元素Gauss消去法 (7) 1、列主元Gauss消去法的通用程序 (7) 2、解题中线性方程组 (7) 3、心得 (9) 作业4、三次样条插值函数 (10) 1、第一型三次样条插值函数通用程序： (10) 2、数据输入及计算结果 (12)

作业1、舍入误差与有效数 设∑ =-=N j N j S 2 2 11 ，其精确值为?? ? ??---1112321N N . （1）编制按从小到大的顺序1 1 131121222-? ??+-+-=N S N ，计算N S 的通用程序； （2）编制按从大到小的顺序()1 21 11111222-???+--+-=N N S N ，计算N S 的通用程序； （3）按两种顺序分别计算642101010,,S S S ,并指出有效位数； （4）通过本上机你明白了什么？ 程序： 1、函数文件cxdd.m function S=cxdd(N) S=0; i=2.0; while (i<=N) S=S+1.0/(i*i-1); i=i+1; end script 运行结果（省略>>）： S=cxdd(80) S= 0.737577 2、函数文件cddx.m function S=cddx (N) S=0; for i=N:-1:2 S=S+1/(i*i-1); end script 运行结果（省略>>）： S=cddx(80) S= 0.737577 3、两种方法有效位数对比

2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答

2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答 (说明：前面是题目，后面几页是答案完整解答部分，注意的顺序。) 一、解线性方程 用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用主元素消元法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 利用Doolittle分解法解方程组Ax=b，即解方程组 1、用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 0 2X1+2X2+8X3 = -4 -3X1-10X2-2X3 = -11 2、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 1 2X1– X2+9X3 = 0 -3X1+ 4X2+9X3 = 1 3、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 2X1+X2+X3 = 4 6X1+4X2+5X3 =15 4X1+3X2+6X3 = 13 4、用高斯消去法求解线性方程组

2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 5、用无回代过程消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 6、用主元素消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 7、用高斯消去法求解线性方程组 123123123234 4272266 x x x x x x x x x -+=++=-++= 8、利用Doolittle 分解法解方程组Ax=b ，即解方程组 12341231521917334319174262113x x x x -? ????? ???? ??-??????=? ? ????--?????? --???? ??

人工智能大作业

人工智能基础 大作业 —－－－八数码难题 学院：数学与计算机科学学院 班级：计科14—1 姓名:王佳乐 学号：１2 2０1６、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到８这八个数码,有1个方格就是空得，其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求：1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用； 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具：VC＋+ 6、0 2.实验环境：Wｉndoｗs7 64位 四、实验方法：启发式搜索 1、算法描述 1.将Ｓ放入open表,计算估价函数f(ｓ)

2.判断oｐeｎ表就是否为空，若为空则搜索失败,否则，将opeｎ表中得第 一个元素加入cｌｏse表并对其进行扩展（每次扩展后加入ｏpen表中 得元素按照代价得大小从小到大排序，找到代价最小得节点进行扩展） 注:代价得计算公式ｆ(n)=d（ｎ）+ｗ（n)、其中f（n)为总代价，d(n）为节点得度,w（ｎ)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功，否则拓展i，计算后续节点f（j），利用f（j)对oｐeｎ表重新排序 2、算法流程图： 3、程序源代码： ＃ｉncluｄｅ＜stdｉｏ、ｈ> # iｎclude＜strｉng、h> # include # iｎclude〈stｄliｂ、ｈ＞ tyｐeｄef ｓtruct nodｅ｛ ?int i,cost,ｄeｇree，eｘp，fａthｅr； ?ｉnt a［3]［３]; ?ｓtｒｕct nｏde ＊bef，＊late；

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人：丁长松 审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一：谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

(完整版)数值计算方法上机实习题答案

1． 设?+=1 05dx x x I n n ， （1） 由递推公式n I I n n 1 51+-=-，从0I 的几个近似值出发，计算20I ； 解：易得：0I =ln6-ln5=0.1823, 程序为： I=0.182; for n=1:20 I=(-5)*I+1/n; end I 输出结果为：20I = -3.0666e+010 （2） 粗糙估计20I ，用n I I n n 51 5111+- =--，计算0I ； 因为 0095.05 6 0079.01020 201 020 ≈<<≈??dx x I dx x 所以取0087.0)0095.00079.0(2 1 20=+= I 程序为：I=0.0087; for n=1:20 I=(-1/5)*I+1/(5*n); end I 0I = 0.0083 （3） 分析结果的可靠性及产生此现象的原因(重点分析原因)。 首先分析两种递推式的误差；设第一递推式中开始时的误差为000I I E '-=，递推过程的舍入误差不计。并记n n n I I E '-=，则有01)5(5E E E n n n -==-=-Λ。因为=20E 20020)5(I E >>-，所此递推式不可靠。而在第二种递推式中n n E E E )5 1(5110-==-=Λ，误差在缩小， 所以此递推式是可靠的。出现以上运行结果的主要原因是在构造递推式过程中，考虑误差是否得到控制， 即算法是否数值稳定。 2． 求方程0210=-+x e x 的近似根，要求4 1105-+?<-k k x x ，并比较计算量。 （1） 在[0，1]上用二分法； 程序：a=0;b=1.0; while abs(b-a)>5*1e-4 c=(b+a)/2;