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数据流是用于许多不同的应用的一种重要模式：网络流量分析，传感器网络监控，运动对象的跟踪，金融数据分析。主要的挑战是：1）速度的挑战：数据正在进入该系统中的实时处理（例如，股票指数报价，传感器测量结果，网络流量）; 2）空间的挑战：数据通常是无界的某些职位上如何有效地存储和处理数据的另一个挑战。很多数据流应用的监控应用，其中的实时数据流进入系统体积庞大需要进行趋势分析和异常检测进行监控。关键的是要检测的模式和关系中可能存在的共同进化的数据流。流往往是内在相关性（例如，温度在同一栋大楼，在同一网络中主机的流量，在同一个市场，价格等），它可以减少几百个数字流逼到了一把隐变量的紧凑描述的主要趋势，并显着降低了进一步的数据处理的复杂性。

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微电网是比较热门的话题，针对微电网越来越多的使用，人们开始探寻其最优经济控制，既要保证达到经济要求，也要能保证能在一定程度上实现排放污染气体量最小。

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动态规划的投资问题，c++方法，可参考，试过能用-Dynamic programming of investment issues, c++ Way of reference, never use

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数理统计Stutent s检验源代码，应用Visual C#编写。-Mathematical Statistics Stutent s test source code, the application of Visual C# Prepared.

传统蚁群优化算法难以量化定性系统的优化指标。为此,提出一种交互式最大最小蚂蚁算法。将路径中的信息素限制在最大最小区间内,利用全局历史最优解进行信息素更新和用户评价,选择当前代最感兴趣的解,无需给出每个解的具体优劣数量值,以提高算法性能和降低用户疲劳。仿真实验结果表明,该算法具有较好的搜索能力和较快的收敛速度。