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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标，这些目标既有先后之分，又有缓急之别，而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善，计算量大大简化，目标规划也日益为人们所重视，并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门，还编制出了计算机程序，月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题，本文以海面机动目标跟踪问题为背景，将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合，作为交互式多模型跟踪算法的模型集，并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较，并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明，以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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六关节工业机器人TCP标定模型研究与算法改进_周星

研究了六关节工业机器人工具坐标系原点TCP的标定原理,提出了TCP标定的解析化模型和几何模型,并对标定误差来源进行了综合性分析,定量分析了标定点数和标定位姿对TCP标定精度的影响。在经典四点法标定的基础上,引入了误差阈值的概念,提出一种改进的"五点选优TCP标定算法",并进行了仿真验证和实物验证。验证结果表明,提出的标定算法能够有效筛选出误差偏大的点,对标定精度能进一步提高,可靠性也得到了进一步保证。

  • 2021-05-06
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的，或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家，机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而，机器学习领域浩如烟海，各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识，这对于想进入这一领域的工程师而言，无疑是一个比较高的门槛。 今天，我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识，又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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机器学习十大常用算法

通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫

  • 2021-05-12
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PEIV模型WTLS估计的Fisher_Score算法_赵俊

考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV （partial errors-in-variables）模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘（weighted total least squares,WTLS）估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。

  • 2021-05-07
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大数据运维实战，Kudu性能测试

大数据运维实战，Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长，当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战，需要调整相应的参数进行优化，需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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详解风控场景下分类模型算法

本文主要面向的读者是使用过评分卡模型建模，希望学习或者已经在使用更先进算法如GBDT类和神经网络类模型的风控建模人员。也欢迎所有对机器学习有兴趣的读者一起研讨。本文会详细分析各个算法之间的异同，帮助大家打通这些模型算法之间的联系，并在工作中逐步转移到更先进的算法当中去。

  • 2021-04-17
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