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機器學(xué)習(xí)的三種特點和算法
機器學(xué)習(xí)算法不會要求一個問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化的問題，用不同的算法優(yōu)化問題，從而比較得到盡量好的結(jié)果。
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幾種優(yōu)化網(wǎng)格算法在智能集裝箱中的應(yīng)用
摘 要：目前的集裝箱運輸占據(jù)了大部分的運輸比例，優(yōu)化智能集裝箱的裝箱問題顯然可以減少成本和提高運輸效率， 智能集裝箱已成為當(dāng)今運輸?shù)陌l(fā)展趨勢，而網(wǎng)格算法應(yīng)用于智能集裝箱也是科技發(fā)展的結(jié)果，重點闡述了優(yōu)化的遺傳算法和多重網(wǎng)格算法在智能集裝箱中的應(yīng)用，從算法的優(yōu)化搜索出發(fā)，提出了混合遺傳算法和網(wǎng)格模型融合算法，使得集裝箱的裝箱變得更簡單合理，提高了裝箱率。
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LabVIEW 8.2中的最優(yōu)化
最優(yōu)化理率與算法是一個重要的數(shù)學(xué)分支，它所研究的問題是，在眾多的方案中什么樣的方案最優(yōu)以及怎樣找出最優(yōu)方案。早在公元前500年，古希臘數(shù)學(xué)家畢達哥拉斯就已發(fā)現(xiàn)了黃金分割法，17世紀(jì)牛頓發(fā)明微積分時已經(jīng)提出極
