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klh
- 阐述了人工免疫系统的基本概念"讨论了几种典型的算法"包括基于免疫系统基本机制的免疫算法$基于免疫 特异性的否定选择算法-&--F)@+2G*F*E3 J)F*F*4J3 F,/+I+2G KF@4/5+00123 545*30!&’(.&)*+,+-+./’00123(45*30$+5 J)FJF53@$L.53@ F2*E3 0.+2,12-*+F2 F,+00123 545*30!*E3*4J+-././GF)+*E05.)3@35-)+K3@!51-E.5+00123./GF)+*
XPoints
- 三个月的运行中该智能交易增长近 35倍 仔细在货币对 EUR/USD图表中注视规律，你会发现柱的价格会产生转变： 1) rate = (High - Low) / MathAbs(Close-Open) 大于1 2) 低点 (Low)到通道的最低处 (价格可能上涨)或者高点(High)到通道的最高处(价格可能下降) 这种类型的柱被称作X-points. 指标按照参数寻找X-points， xrate (rate >= xrate) && (Hi
Neural-network-quxianbijin
- 设计并训练三种神经网络使之分别逼近下列函数，精度Sm偏差小于20，Ry偏差小于1.5。 (各变量取值范围： =20～90, =35～55,a1=3～13, a2=0.3～3,Sd=0.05～0.45, =0.05～0.04,L2=0.015～0.06,T=7～110)-Design and training of three neural networks respectively approximation of the following function, precision Sm dev
gm11
- 标准gm(1,1)模型， 程序名称:gm11.m GM(1,1)模型 程序功能:利用GM(1,1)模型进行预测。 程序编写:mongvi@126.com 开发指导:刘思峰教授 程序发布:南京航空航天大学灰色系统研究所 演示数据1,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p98): X0=[2.874 3.278 3.337 3.390 3.679] 演示数据2,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p103): X0=[6 2
python基础数据分析实例
- 假设要分析的数据包括属性age。数据元组的年龄值为（按递增顺序）13、15、16、19、20、20、21、22、22、25、25、25、25、25、30、33、35、35、35、36、40、45、46、52、70。另外，假设一家医院用上述年龄属性对所选样本受试者的年龄和体脂数据进行测试，得到结果，并执行下列操作： 1、将上述数据保存在逗号分隔值文件中。 2、将逗号分隔值文件中的数据读入R中的变量。 3、年龄和脂肪百分比的平均、中等和标准差是多少？ 4、这个时代的模式是什么？评论数据的形式（即双峰