weixin_44618906的博客

    最近学DSP学的头疼，FT，DFT，IDFT啥的搞得人崩溃，所以看看动态规划的讲解视频（ 学习视频： 数学建模清风：动态规划课程），准备换换脑子（但是发现好像也听不懂 ????）。不过做笔记的热情还是有的，所以就把我的学习心得写一下吧????。    总体打算从两个方面来写，一方面写我对动态规划的理解，另一方面给出几个例子使理解更深刻一些。1. 对动态规划的理解动态规划实际上是对递推公式的一种求解方法。对递推公式的求解，我们比较熟悉的方法是采用递归。但是递归方法存在一个缺陷，存在重复计

美赛一年又一年，当大家考虑如何能在美赛四天三夜的比赛中爬取关于美赛某道题的数据时，有没有考虑过爬取并统计美赛的比赛结果????。一方面可以通过爬取美赛结果知道自己学校今年的获奖情况，另一方面可以知道身边哪些大佬又在美赛中大展身手。第一部分：从总表中获得xx学校的所有队伍号（1）这一部分先加载获奖的总表这里首先爬取总表的数据，总表大概就长这样，这里以2020年美赛A题的总表为例，看到在总表中可以得到队伍号、学校名称、获奖学校所属的国家、导师名、题目类型、奖项等级这几个信息，比较重要的是队伍号、学校名称

文章目录(1)基本组成1.输入过程2.服务规则3.数量指标(2)常见的分布1.泊松分布2.负指数分布(4)排队模型记号(5)单服务台模型0.Little公式1.标准型M/M/1/∞\infin∞/∞\infin∞2.系统容量有限型M/M/1/N/∞\infin∞3.顾客源有限型M/M/1/∞\infin∞/m(6)多服务台模型1.多服务台标准型M/M/c/2.多服务台M/M/c/N/∞\infin∞3.多服务台M/M/c/∞\infin∞/m(7)排队系统最优化1.标准M/M/1系统的最优服务率2.系统容量

文章目录(1)偏微分方程的类型(二阶)(2)抛物线型1.显式法2.Crank-Nicholson隐式算法 (3)双曲线型(4)椭圆型(1)偏微分方程的类型(二阶)a∂2u∂x2+b∂2u∂y∂x+c∂2u∂x2+d∂u∂x+e∂u∂y+fu+g=0a\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+b\frac{\partial^2u}{\partial y\partial x}+c\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+d\frac{\partial u}{\

常微分方程求解方法文章目录(1)初值问题(给某一点的函数值或者微分值)1.初值问题(给某一点的函数值或者微分值)(2)边值问题(给定在一个区域的边界上的函数值或微分值)1.试射法2.有限差分法(1)初值问题(给某一点的函数值或者微分值)1.初值问题(给某一点的函数值或者微分值)问题类型：dydx=f(x,y)  y(x0)=y0\frac{dy}{dx}=f(x,y)\\~~\\y(x_0)=y_0dxdy​=f(x,y)  y(x0​)=y0​注意

网络参数这里仅引入网络的一些参数的定义、说明和计算文章目录(1)点度(2)路径(3)聚类系数(4)点介数(5)紧密度(6)特征向量中心性(1)点度网络中节点 UiU_iUi​ 的度 kik_iki​ ：与节点 iii 连接的边数。网路的平均度<kkk>：所有节点 UiU_iUi​ 的度 kik_iki​ 的平均值。<k>=1N∑i=1Nki<k>=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nk_i<k>=N1​i=1∑N​ki​点度的求解：

多目标优化模型求解方案文章目录(1) 概念引入1.多目标优化模型2.支配(2) 多目标优化的传统解法(3) 智能优化算法(3) matlab的智能优化算法1. 基本的两个函数2. 例子3. 如果有三个目标(1) 概念引入1.多目标优化模型数学模型(一般都转化成最小问题)min⁡F(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))  s.t.x∈Ω\min{F(x)}=(f_1(x),f_2(x),\dots,f_m(x))\\~~\\s.t. x\in\OmegaminF(

主成分分析主成分能反映出原始数据的大部分信息，并且将多个指标转化为较少的指标文章目录(1) 主成分分析的计算步骤(2) 主成分分析用于聚类(3) matlab 相关(1) 主成分分析的计算步骤假设有 nnn 个样本， ppp 个指标，构成 n×pn\times pn×p 的样本矩阵。x=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋱⋮xn1xn2⋯xnp]x=\left[ \...

因子分析在某种程度上可以看成是主成分分析法的推广，优势主要体现在解释选取的综合因子时更加容易文章目录(1) 因子分析实例(2) 因子分析前的检验(3) 因子分析原理(4) 因子模型的性质(5) 因子载荷矩阵的统计意义(6) 参数估计(7) 确定公共因子的个数(8) 因子旋转(9) 因子得分(1) 因子分析实例为了评价高中学生将来进入大学时的学习能力，抽了 200200200 名高中生进行问...

相关性检验使用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数来衡量两个变量间相关性的大小文章目录(1)描述性统计1.使用Matlab进行计算2.使用Excel计算3.使用Spss计算(2)正态分布的检验0.偏度与峰度1. JB 检验(大样本n>30)2. 夏皮洛-威尔克检验 (3)皮尔逊相关系数1.总体皮尔逊Person相关系数2.样本皮尔逊Person相关系数3.使用皮尔逊Person相关系数...

时间序列分析将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。文章目录(1) 时间序列的基本概念1. 组成要素2. 时间序列的分类3. 时间序列的分解① 长期变动趋势 T② 季节趋势 S③ 循环趋势 C④ 不顾则变动 I4. 时间序列的分解模型(2) 季节分解(3) 指数平滑法1. 简单指数平滑法2. 线性趋势模型3. 阻尼趋势模型4. 简单季节趋势模型5. Holt-Winters 加法模...

熵权法用于更加客观的权重矩阵的构造，可以将构造完成的矩阵应用于TOPSIS方法中，应当区分与层次分析法的应用文章目录(1) 熵权法的原理与说明1. 原理2. 信息熵的定义(2) 熵权法的计算流程1. 确保矩阵被标准化到非负区间2. 计算在第 j 项指标下第 i 个样本所占的比重3. 计算熵权(1) 熵权法的原理与说明1. 原理指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该...

模糊评价在对指标进行评价时与 TOPSIS 类似文章目录(1) 模糊数学的简介1. 模糊数学的归类2. 模糊集合与隶属函数3. 模糊集合的表示4. 模糊集合的分类(2) 隶属度的确定方法1. 模糊统计法2. 借助已有的客观尺度3. 指派法(3) 应用：模糊综合评价1. 评价问题概述2. 一级模糊评价问题3. 多级模糊评价问题(1) 模糊数学的简介1. 模糊数学的归类2. 模糊集合与...

岭回归和lasso回归在 OLS 回归模型的损失函数上加入了不同的惩罚项，本质就是正则化。文章目录(1) 古典回归模型1. 线性假定2. 严格外生性3. 无完全多重共线性4. 误差的球面方差(2) 岭回归和lasso回归1. 基本的线性回归2. 岭回归 (附加一个二范数)3. Lasso 回归 (附加一个一范数)(1) 古典回归模型1. 线性假定矩阵表示y=Xβ+ϵ\boldsymbo...

聚类分析这里主要要注意的地方就是聚类与分类之间的区别：分类面向的是已知的类别，大部分情况是通过对已有的数据进行学习，之后再对新来的一个数据进行类别的预测，而聚类面向的是未知的类别，是按照“距离”对已知数据直接分类。文章目录(1) K-means聚类1. 流程2. 优缺点分析3. 改进方法 Kmeans++4. 归一化处理(2) 系统(层次)聚类1. 样本与样本之间的常用距离2. 类与类之间的常...

灰色关联分析可以在数据量比较少的情况下，分析出主要因素、次要因素等文章目录(1) 数理统计传统方法的问题(2) 灰色关联分析1. 基本思想2. 进行系统分析3. 用于综合评价模型(1) 数理统计传统方法的问题回归分析、方差分析、主成分分析的不足之处要求数据量比较大，数据量较少就难以找出统计规律。要求样本服从某个典型分布，但通常比较难满足。可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，...

灰色预测对既含有已知确定信息，又含有不确定信息的系统进行预测文章目录(1) 灰色系统(2) GM(1,1) 模型1. 简介2. 转化成灰色微分方程3. 建立对应的白化方程4. 由白化方程解出结果5. 指数规律的检验6. 模型的评价7. 模型的拓展(3) 使用的注意事项(4) 预测题目的技巧(1) 灰色系统 对原始数据进行生成处理，生成有较强规律的数据序列。根据原始数据...

规划模型的典型例题文章目录(1) 平板装货问题(2) 选修课策略问题问题1问题2(3) 最优组队问题(1) 平板装货问题 有七种规格的包装箱要装到两辆平板车上。包装箱的宽和高是一样的，但厚度t (厘米)和重量w (公斤)是不同的。下表给出了每种包装箱的厚度，重量以及数量。每辆平板车有10.2米的地方可用来装包装箱(象面包片那样)， 载重为40吨。由于地区货运的限制，对C5,C6,C7类...

规划类模型文章目录(1) 线性规划1. matlab 中线性规划的标准型2. matlab求解线性规划的函数3. matlab程序的一个例子(2) 非线性规划1. matlab 中非线性规划的标准型2. matlab求解非线性规划的函数3. fun 函数4. nonlfun 函数5. matlab程序的一个例子(3) 整数规划1. matlab求解整数规划的函数2. matlab求解 0-...

多元线性回归分析通过研究自变量 XXX 和因变量 YYY 的相关关系，尝试去解释 YYY 的形成机制，进而达到通过 XXX 去预测 YYY 的目的 。文章目录(1) 回归分析的简介1. 相关性2. 因变量 YYY 3. 自变量 XXX 4. 回归分析的用途 5. 数据的分类 (2) 多元线性回归分析1. 一元线性回归与拟合的对比2. 对于线性的理解3. 对内生性的说明4. 对变量的说明5...

matlab 建模核心用法文章目录(1) 最基础用法(2) matlab 基础函数(3) matlab 文件导入(4) matlab 作图(5) matlab 匿名函数(6) matlab 随机数 (1) 最基础用法 (1) 在每一行的语句后面加上分号,表示不显示运行结果。(2) 多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R。(3) 取消注释:选中要取消注释的语句,快...

SVD 图像处理奇异值分解在图形压缩中的应用文章目录(1) 奇异值分解(2) 利用 SVD 对原数据进行降维(3) matlab的相关操作1. 对单张图片的处理2. 对文件夹中的图片批量处理3. 视频处理(1) 奇异值分解Am×n=Um×m∑m×nVn×nTA_{m\times n}=U_{m\times m}\sum\nolimits_{m\times n}V^T_{n\times n}...

典型相关分析之前的Spearman与Person相关系数分析都是分析两个变量，而典型相关分析就是在分析两组相关变量。可以参考的文章：知乎SPSSAU对下面的两组数据(三个生理指标和三个训练指标)文章目录(1)典型相关分析1.总体思想2.原理分析3.步骤的简单说明(2)SPSS求解(1)典型相关分析1.总体思想将两组变量之间的相关性分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合...

插值与拟合两者都可用于对较少数据量的补充，但是一般插值用于数据量较少的情况n<=30 拟合用于数据量较多的情况 n>30。文章目录(1)插值与拟合采用的方法1.插值2.拟合(2)具体的代码操作方法1.插值的matlab2.拟合的matlab(1)插值与拟合采用的方法1.插值拉格朗日插值牛顿插值分段埃尔米特插值分段三次样条插值其中牛顿插值与拉格朗日插值的龙格现象比较严...

TOPSIS方法TOPSIS方法其实是一种打分的方法，当数据已知时，可以对多个不同的考虑因素进行综合评价，最后对每一个项目打出总评价分文章目录(1)不考虑权重的TOPSIS方法1.对原始矩阵进行正向化2.正向化矩阵标准化3.计算得分并归一化(2)考虑权重的TOPSIS方法(3)matlab代码(1)不考虑权重的TOPSIS方法1.对原始矩阵进行正向化首先给出常见的四种指标:为了处...

层次分析法这个方法主要用来解决评价类问题，具体来说，比如什么方案更优，更应当进行哪个项目等。文章目录(1)解决评价类问题需要考虑的因素(2)层次分析法处理评价指标1.完成判断矩阵填表2.进行一致性检验3.计算判断矩阵的权重4.计算各项得分，进行判断(3)matlab代码附录(1)解决评价类问题需要考虑的因素找到评价的目标，我们对谁进行评价，例如对高考报志愿的问题。我们为了达到这个目标...