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《Python语言在Abaqus中的应用》的随书光盘，内含书中涉及的源代码

系统的介绍了包络分析在实际中的应用，介绍了matlab进行包络分析的方法，并附有源程序供科研人员学习这是一个分式规划问题。若令则()可化为等价的线性规划问题:线性规划()的解和称为的最佳权向量,它们是使的效率值达到最大值的权向量。注意:作为线性规划的解,和不是唯一的义()若线性规划()的解满足:,则称为弱有效的;()若线性规划()的解中存在解并且则称为有效的。为了便于检验的有效性,一般考虑()的对偶模型的等式形式(带有松弛变量目具有非阿基米德无穷小)∑∑其中是项输入的松弛变量是项输出的松弛变量;是个的组合系数;;是个很小的止数(般取)。定理设线性规划(的最优解为则()若为弱有效()的;()若且则为有效()的程序由上一节知,要计算一个的相对效率值并讨论其(弱)有效性,须解一个线性规划若要计算所有的相对效率值,则须解个线性规划,其计算量比较大,一般须利用计算机进行计算。我们利用数学软件编写了解模型()和(的程序,比较方便地解决了的计算量大和计算复杂的问题是由公司用语言编写的著名的工程数学应用软件。它自牛推向市场以来,历经十几年的发展和竞争,现已成为国际认可的最优化的科技应用软件。目前,口经成为世界上诸多科技领域的基本应用软件。在国内、外的很多高等院校和科研机构已经十分普及。熟练地运用已成为晑校师生及科研人员的基本技能强大的矩阵运算能力和方便、直观的编程功能是我们选择它作为编写应用程序的原因。诚然,或是解线性规划问题的专业软件,但它们缺乏方便的编程功能和矩阵输入功能,在解一系列线性规划时,它们不如方便。此外,它们的普及程度远不如因此,我们认为是编写应用程序的最佳软件之一。所解的线性规划的标准形式是板小化问题:其中,是变量,是目标函数的系数向量,是不等式约枣的系数矩阵,是等式约束的系数矩阵,和分别是变量的下界和上界解线性规划()的语句为如果要解极大化问题,只须解极小化问题卜面,我们给出模型和(的程序。程序模型的程序)用户输入多指标输入矩阵用户输入多指标输出矩阵解线性规划,得的最佳权向量求出的相对效率值输出最佳权向量输出相对效率值输出投入权向量输出产出权向量程序模型(的程序)用户输入多指标输入矩阵用户输入多指标输出矩阵定义非阿基米德无穷小解线性规划,得的最佳权向量输出最佳权向量输出输出输出输出以上两个程序十分便于使用。用户只须输入多指标输入矩阵和输出矩阵,目可得到所需的结果。程序的应用设有某大学的同类型的五个系在一学年内的投入和产出的数据如下投教职工(人)教职工工资(万元)入运转经费(万元)毕业的本科生:(人)毕业的研究生(人)出发表的论文(篇)完成的科研项目(项)其中,运转经费指一学年內维持该系正常运转的各和费用,如行政小公费、图书资料费、差旅费等等。由程序,得到各系的相对效率值:以及各项投入和产出的权向量中定义,和至少是弱有效的和是非弱有效的。为了确认和的有效性并分析和非有效的原因,须利用模型(。由程序,得本问题的解:由以上解可看出:和的解中且松弛变量故由定理知,这几个系是相对有效的。和的非有效性也可以在以上解中看得一清二楚。以为例,根据有效性的经济意义,在不减少各项输出的前提下,构造一个新的投入的投入按比例减少到原投入的)倍,)并且(由非零的松弛变量可知)还可以进一步减少教职工工资万元、减少运转费用万元、多培养本科生人多完成项科研项目。对的非有效性可作类似的经济解释。结束语本文利用数学软件编写了便于使用的的计算程序,使计算量大和计算复杂的问题得到较好的解决。本文只对的模型进行了讨论。对于的另一个重要模型一模型,只须在模型(。中增加约東条件∑A,程序作相应的修攻即可。本文的程序为的理论研究和实际应用提供了方便、快捷的计算工具。参考文献:魏权龄评价相对有效性的方法北京:中国人民大学出版社盛旧瀚等里论、方法与应用北京:科学出版社,许波,刘征工程数学应用北京:清华大学出版社,

关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进∑∑md2(x1,v,)离有变化,即(1)式中改为(,)=|P)(x;-v大连大学学报其中W为模糊加权因子,由式(5)确定。在模糊￠一均值算法中引入模糊加权因4子,使得数据空间中各个数据点对同一橐类中心所具有的特征优势不同,导致对距离的贡献也不同,更具合理性,使得聚类效果更好,分类更清晰,改进数据预处理的方法。4数据仿真结果将200个二维数据分为三类。使用了两种方法,本文提出的改进的模糊聚类算法(引入了模糊加权因子),结果见图2;经典的模糊C-均值聚类算法6,结果见图3对比聚类效果图如通过对比两种算法的效果图可以看出:图图3FCM聚类效果图2是改进后的模糊聚类算法(引入了模糊加权刈比目标函数曲线如下因子)的效果图,聚类效果比图3经典的模糊C均值聚类算法更好,数据点更集中,有若干点集中在聚类中心上。我们可以看右下角的数据点,改进后的模糊聚类算法将紫色的点和蓝色的点能清楚的分开,两个类之间的界限很明显而模糊C-均值算法分类的程度就不是很清晰,分别属于两个类的绿色的点和紫色的点几乎重合,可见类与类之问划分不清晰。图4改进算法后的目标函数图图2改进算法后的聚类效杲图喷笔签义,引入了重要参数-模糊加权因子,模糊加权因子的引入,使得数据空间中各数据点所具有的特大连大学学征优势不同,导致对距离的贡献也不同,这是两种距离定义方法的根本区别之处。并且用数据仿真验证了这种改进了的模糊聚类算法比原来的算法聚类更有效,分类更清晰,速度快。参考文献O一0年第五期[l} Timothy J.Ros.模糊逻辑及其工栏应用[M].北京:电子工业出版社,20032]鲁宇,范希鲁.模糊加权距离及其合理性讨论[J].北方交通大学学报,1990(2)[3]王士同、神经模糊系统及其应用[M].北京:北京航天航空大学出版社,1998(6)图5FCM目标函数图T 4 1 Kazutaka Umuyaharu, Saclaaki MiyarIulo and Yoshiteru图4的是改进算法后的目标函数图(引入模糊Nakamori, Formulations of Fuzzy Clustering for Categorical加权因子),图5是经典的模糊C-均值算法目Data, International Journal of Innovative ComputingInformation and Control(lICIC), vol 1, no, 1, pp 83标函数图。可以看出图4的函数曲线比图5的函94,2005(3)数曲线更加平滑,收敛速度快。[5 Hugang Han, Information System with Fuzzy Weights5结论Intermational Journal of Innovative Computing, Information本文讨论的是对模糊C-均值聚类算法的改and Control JICIC ) vol. 2, no 3, pp 553-565, 2006进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种6]吴晓莉,林哲辉.MAⅣLAB埔助模湖系统设计[M.西安:新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定西安电子科技大学出版社,2002.Improvement of the Fuzzy C-Means Clustering AlgorithmWANG Ying-jie Wang, BAI Feng-bo, WANG Jin-hui(1. College of Information Engineering, Dalian University, Dalian, 116622, China2. MSPD, HiSoft Technology Intemational Ltd., Beijing, 100074, China3. Beijing Electromechanical Engineering Insitute, Beijing, 100074, ChinaAbstract: An improvement algorithm about the fuzzy c-means clustering algorithm is discussed in this paper. Basedon original fuzzy c -rneans clustering algorithm, the improvement algorithm uses a new way of defining distance todisplace the distance in Euclidean space. Experimental results show that the improvement algorithm is better thanal algurithm and the classification is clearer than original algKey words Fuzzy c-means algorithm; Fuzzy weighted distance; Fuzzy weighted factor

LaTeX（LATEX，音译“拉泰赫”）是一种基于ΤΕΧ的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在20世纪80年代初期开发，利用这种格式，即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能，能在几天，甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。对于生成复杂表格和数学公式，这一点表现得尤为突出。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的文档。

力软最新7.0U版，测试专用，不得用于商业。谢谢配合。

基于Camshift和Kalman的多目标跟踪算法，当被跟踪目标被遮挡时，通过kalman进行位置估计

用Matlab编写的雷达目标跟踪定位算法，仿真图形含有位置、速度及加速度跟踪曲线，很好用

【实例简介】本程序为DSP F280049C的数模转化DAC程序，程序已调试通过，需要的可自行下载。

CMU公开课机器学习讲义

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