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[热点探讨]神经网络在岩土中应用 [复制链接]

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只看该作者 24楼 发表于: 2021-08-01
均匀设计又称均匀设计试验法(Uniform Design Experimentation),或空间填充设计,是一种试验设计方法(Experimental Design Method)。它是只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。它由方开泰教授和数学家王元在1978年共同提出,是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用。 (y36NH+  
https://baike.baidu.com/item/%E5%9D%87%E5%8C%80%E8%AE%BE%E8%AE%A1/9392200?fr=aladdin I|M*yObl6  
https://wenku.baidu.com/view/fbf5f318cd84b9d528ea81c758f5f61fb6362811.html #i,O "`4  
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域 h;lnc| Hw  
https://baike.baidu.com/item/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95/838140?fr=aladdin 0eLK9u3<  
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只看该作者 25楼 发表于: 2021-08-01
【算法】超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析 0gD59N'C  
https://www.jianshu.com/p/ae5157c26af9 }_(^/pnk  
如何通俗易懂地解释遗传算法?有什么例子? ?En| _E_C  
https://www.zhihu.com/question/23293449/answer/120102627 .L5*E(<K0  
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只看该作者 26楼 发表于: 2021-08-01
灰色聚类评估详解 2UU 2Vm_6  
https://wenku.baidu.com/view/97484e5a77c66137ee06eff9aef8941ea66e4b41.html /Y;+PAy  
灰色聚类分析讲义 /{fZH,!L  
https://www.docin.com/p-2377103149.html l9_m>X~   
(1)给出聚类白化数:选取n个聚类对象,得到m个聚类指标,构造一个n×m表;(2)将聚类白化数输入计算机,进入灰色聚类分析评价的算法,包括将聚类白化数进行均值化无量纲化处理;确定每个聚类对象各个聚类指标值所属的灰类;采用估值法或插值法求出各个灰类的白化权函数值;标定聚类权灰数矩阵;构造聚类矩阵;(3)根据步骤(2)的结果进行灰色评价。 Nl~Z,hT$*  
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只看该作者 27楼 发表于: 2021-08-01
类聚是一个汉语词语,意思是将同类的事物汇聚在一起。 Xo\S9,s{  
https://hanyu.baidu.com/zici/s?wd=%E7%B1%BB%E8%81%9A Yh$fQ:yi\&  
聚类算法一(Kmeans、层次类聚、谱类聚) <1K7@Tu  
https://www.cnblogs.com/kang06/p/9468647.html VtWT{y5Ec  
类聚定律是指价格的讯息费用导致质以类聚的集聚现象。类聚定律是经济学家张五常在《讯息费用与类聚定律》一文中提出的观点。 Je 31".  
https://baike.baidu.com/item/%E7%B1%BB%E8%81%9A%E5%AE%9A%E5%BE%8B/50902987?fr=aladdin St+ "ih%  
就像题主所描述的那样,一群人在一起时间长了就会产生统一的价值观,但事实上人从一开始不会是以价值观分类的,而是一群人在一起之后相互影响,相互适应的结果。 !j0_ cA  
:G#KB'  
人以类聚这个现象,个人感觉其实是环境固化所导致的一种思维固化,而人类是最喜欢用分类的方式去理解这个世界。 [3kl^TE  
https://www.zhihu.com/question/310857814/answer/586723354 sCkO0dl8  
&8n?  
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离线cjz06

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只看该作者 28楼 发表于: 2021-08-02
学习学习,
Welcome to beijing!
离线dongping75

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只看该作者 29楼 发表于: 2021-09-24
努力,很好的资料,多谢分享!
离线haijunyang_1

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只看该作者 30楼 发表于: 2021-11-28
          
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