MATLAB非线性有限差分方程分叉图绘制

基于MATLAB的非线性有限差分方程的分叉图绘制。通过数值模拟方法，分析系统的动态行为并揭示分叉现象，进而可以绘制出分叉图，展示系统在不同参数值下的稳定性变化。绘制过程中可以使用bifurcation diagram工具以及非线性方程的解法，为研究和理解复杂系统的行为提供可视化帮助。

Matlab 5 2024-11-07

数据结构与算法学习指南.zip

逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储，如数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法：- 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。- 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结

算法与数据结构 11 2024-11-07

KMeans聚类分析案例_顾客数据集

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。

数据挖掘 12 2024-11-07

PuTTY.exe功能强大的SSH和Telnet远程工具

PuTTY是什么？ PuTTY 是一款广受欢迎的开源SSH（Secure SHell）和telnet客户端，主要应用于Windows系统，用于远程登录到Unix/Linux服务器或其他支持SSH协议的设备。它提供了安全的加密方式，使得用户可以通过命令行界面进行文本模式的远程操作。 支持的网络协议 PuTTY 不仅支持SSH，还支持Serial、Telnet、Rlogin等多种网络协议，方便用户在各种环境下进行远程控制和数据传输。 如何启动PuTTY？ PuTTY的主程序是 \"putty.exe\"，用户可以双击运行启动PuTTY的图形用户界面。在这个界面上，用户可以输入远程服务器的地址、端口

Hadoop 13 2024-11-07

Matlab精度校验使用KPCA算法优化LPV模型参数

在Matlab中，精度检验代码可以有效帮助我们验证KPCA和PCA算法在LPV模型参数提取中的表现。通过该方法，我们能够更深入地理解模型的降维处理以及参数优化效果。 精度检验流程 数据准备与导入：将待分析的LPV模型数据导入到Matlab中。 PCA和KPCA算法应用：对数据进行标准化处理后，分别应用PCA和KPCA算法。 精度验证：使用Matlab精度检验代码对结果进行验证，观察降维后的参数精度变化。 结果分析：通过图表展示PCA和KPCA算法在不同维度下的表现，从而更清晰地了解模型精度的提升程度。 优化调整：根据验证结果，进一步调整算法参数，以达到最佳的精度效果。

Matlab 8 2024-11-07

工程造价清单文本之电梯清单名称样本集解析

本文本样本用于文本探索与文本挖掘，样本数据均从真实工程造价文件中提取，并形成一个文本样本集合。本样本只包含清单名称部分，且专为电梯清单类别所设计。请注意，样本集中包含少量噪音样本，在使用时需要自行处理这些噪音数据。

算法与数据结构 4 2024-11-07

基于数据仓库的油田数据挖掘技术应用研究

为了提取和挖掘出油田大量历史数据背后的“知识”，探索出油田生产中的规律性，从而更有效地进行生产调整和优化，以支持企业的重要决策，提出了基于石油企业历史数据和核心业务的数据仓库多主题数据挖掘系统的实施方案。方案采用MIS系统作为数据源，构建了包含ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等组件的数据仓库。在多主题数据挖掘过程中，通过算法库反复验证，建立了感兴趣的模型库。结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统的应用实例以及其他相关应用，论证了该方案的可行性。

数据挖掘 6 2024-11-07

DeepLearning_for_StockMarket_Prediction

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股

算法与数据结构 10 2024-11-07

大数据时代的科学数据战略_卢东明_高清完整中文版PDF下载

大数据时代的科学数据战略 一、引言 随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，我们正处在一个数据爆炸的时代——即所谓的大数据时代。在这个时代背景下，如何有效地收集、存储、处理和分析这些海量的数据成为了一个重要的课题。《大数据时代的科学数据战略》这本书正是为了解决这些问题而诞生的。将根据给定的文件信息，重点解析作者卢东明关于大数据时代的一些核心观点和关键技术。 二、卢东明简介及其贡献 卢东明，Sybase软件（中国）有限公司的技术总监，拥有丰富的行业经验。自1992年起加入Sybase China，并于1994年至2006年间在美国硅谷工作，效力于Sybase公司及巴克莱资产管理公司（BGI）

Hadoop 10 2024-11-07

大数据思维电信学院与互联网企业基础学习

在电信学院的学习过程中，大数据的学习尤为重要。掌握大数据思维，是现代互联网企业发展的基础。数据思维不仅仅是对技术的理解，更是对数据处理、分析和应用的全方位思考。学习如何通过数据来洞察问题、优化决策，提升效率，是每个从事互联网企业工作的人员必备的能力。

算法与数据结构 13 2024-11-07