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C4.5—运用JAVA实现的决策树算法
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。
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- 2022-03-11 00:16:44下载
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基于神经网络的翼型反设计
应用背景最优形状设计是一种学习多层感知器的任务，应用神经网络对实际执行问题进行研究设计一个机翼，在这里的目标是电脑化的翼型设计过程和较少的时间设计机翼，在这个过程中，一个希望优化的解决方案的一些数学模型的标准它的领域，分享设计是非常重要的工业应用领域，一数学模型和物理约束的最佳形状设计所需的，为神经网络的变分公式为问题的解决提供了直接的方法。我们用传统的逆方法利用流域的保角映射方法，基于人工的逆设计方法进行了神经网络的计算，计算流体力学求解器（流利）首先是用来生成存储和服务的解决方案作为神经网络的输入。基于这些数据，使用一个合适的算法和神经网络的训练确定了优化的网络，并提出了一种翼型设计的技术方案。基于神经网络的逆设计。每个设计师都有自己的方式和他喜欢的工具进行。有些人喜欢使用反设计代码（比如Eppler代码）规定的流动参数，得到几何图形。气动设计大致可分为以下2类：1）直接数字优化方法2）逆方法。关键技术可以描述的翼型轮廓通过一系列的X和Y坐标。空气动力系数对应于一系列的翼型件存储在一个数据库中，随着翼型坐标，优化后的进给前馈神经网络是用来生成翼型坐标作为输出的通过气动系数作为输入，对目标和获得的翼型进行了比较，并从优化的神经网络中提取翼型外形匹配与存储在数据库中的翼型配置文件。
- 2022-03-29 02:10:21下载
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一个小巧的蚁群算法演示程序，C语言源码，在TC2.0下调试成功！-A small demo program ant colony algorithm, C language source code, in TC2.0 debugging success!
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在一个圆形操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。
编程任务：对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最小得分和最大得分。-Playground in a circle around the stones are placed n heap. Stone is to have the order to merge into a pile. Provisions can only choose 2 adjacent stones piled into a heap of new and new pile of stones a few in mind for its combined score. Try to design an algorithm to calculate the n heap into a pile of stones the minimum scores and maximum scores. Programming tasks: for a given n stack stone, into a pile of programming the calculation of the minimum scores and maximum scores.
- 2022-03-18 23:23:02下载
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