复杂适应系统

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还原论与系统论复杂系统的分解与整合
还原论与系统论主要还原论或还原主义(英语:Reductionism,又译化约论),是一种哲学思想,认为复杂的系统、事物、现象可以将其化解为各部分之组合来加以理解和描述。还原论(Reductionism)的思想可追溯久远,但“还原论”(Reductionism)却来自1951年美国逻辑哲学学家蒯因在《经验论的两个教条》一文。此后,还原论这一概念的内涵与外延都得到扩张。最新的大不列颠百科全书把还原论定义为:“在哲学上,还原论是一种观念,它认为某一给定实体是由更为简单或更为基础的实体所构成的集合或组合;或认为这些实体的表述可依据更为基础的实体的表述来定义。”还原论方法是经典科学方法的内核,将高层的、复杂的对象分解为较低层的、简单的对象来处理;世界的本质在于简单性。
复杂对象数据挖掘
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用:15.1 空间数据库挖掘15.2 多媒体数据挖掘15.3 文本挖掘15.4 挖掘万维网15.5 挖掘数据流15.6 时间序列数据挖掘15.7 挖掘事务数据库中的序列模式15.8 挖掘生物学数据中的序列模式
复杂网络的MATLAB实现
利用MATLAB实现复杂网络建模,涵盖BA无标度网络、WS小世界网络、NS小世界网络和ER随机网络。
SQL复杂查询技巧探究
根据提供的标题“SQL复杂查询”,深入理解和实践SQL中的复杂查询技巧。SQL语言提供了丰富的功能来处理数据库中的数据,包括基本的SELECT、FROM、WHERE语句以及复杂的JOIN操作和子查询。例如,可以使用INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL OUTER JOIN来连接多个表,还可以运用各种内置函数进行数据处理,如COUNT函数用于计算非空值的数量。此外,还将详细解析如何通过子查询获取特定条件下的数据。实验内容详细解析了SQL Server查询语句的基本语法和常见函数的使用方法。
一个模型参考自适应的系统仿真分析
模型参考自适应控制(MRAC)是一种先进的控制理论,在自动控制领域广泛应用。该控制策略允许系统根据预设的理想模型动态调整性能,精确控制未知或变化系统。MRAC特别适用于参数不确定、负载变化或环境多变的系统。在该研究中,探讨了MRAC的基本原理、系统建模、自适应律、误差反馈以及MATLAB/Simulink仿真的应用场景和挑战。
SC-SAHEL优化工具箱解决单目标优化问题的复杂自我自适应混合进化框架-matlab开发
SC-SAHEL框架是一种单目标优化算法,允许采用多个进化算法作为搜索核心。该框架评估进化算法的性能,并选择最合适的进化算法来进化种群。详细信息请参阅算法手册。参考文献:Matin Rahnamay Naeini、Tiantian Yang、Mojtaba Sadegh、Amir Aghakouchak、Kuo-lin Hsu、Soroosh Sorooshian、Qingyun Duan和Xiaohui Lei,《环境建模与软件》104:215-235,2018年。
复杂网络平均路径长度计算
求解步骤: 采用弗洛伊德算法求得任意两节点之间的距离。 计算各节点距离的平均值,即为网络的平均路径长度。
复杂度量生成器
该工具可生成复杂度度量。
复杂网络的Matlab应用优化
复杂网络研究的重要工具,提供涵盖各类必备程序的Matlab优化应用。
《计算复杂性导论》
专注于计算复杂性的导论教材 由著名计算机科学家 Michael Sipser 编写