【数学建模】算法模型(三)|模糊综合和灰色关联分析 元胞自动机模型 图论 BP神经网络算法 马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)
文章目錄
- 11. 模糊綜合和灰色關(guān)聯(lián)分析
- 11.1 模糊綜合評(píng)價(jià)
- 11.2 灰色關(guān)聯(lián)分析評(píng)價(jià)
- 12. 元胞自動(dòng)機(jī)模型(思想)
- 12.1 定義
- 12.2 初等元胞自動(dòng)機(jī)
- 13. 圖論
- 14. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
- 15. 馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法(MCMC)
11. 模糊綜合和灰色關(guān)聯(lián)分析
11.1 模糊綜合評(píng)價(jià)
步驟:
通過層次分析法得到權(quán)系數(shù)向量A
11.2 灰色關(guān)聯(lián)分析評(píng)價(jià)
小樣本(20個(gè)數(shù)據(jù)左右)
12. 元胞自動(dòng)機(jī)模型(思想)
12.1 定義
元胞自動(dòng)機(jī)的最基本組成:元胞、元胞空間、鄰居及規(guī)則四部分
元胞自動(dòng)機(jī)可以視為由一個(gè)元胞空間和定義于該空間的變換函數(shù)所組成。
元胞自動(dòng)機(jī)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)。
復(fù)雜系統(tǒng)又稱為非線性系統(tǒng)。如城市的發(fā)展與演化、城市人流與交通流以及交通堵塞的形成、自然環(huán)境下動(dòng)物的空間分布、河流的形成、疾病的傳播等。
自底向上的研究方法。
12.2 初等元胞自動(dòng)機(jī)
184號(hào)規(guī)則、NS模型
13. 圖論
14. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
【數(shù)學(xué)建模】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型
15. 馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法(MCMC)
以概率和統(tǒng)計(jì)理論方法為基礎(chǔ)的一種計(jì)算方法,是使用隨機(jī)數(shù)(或偽隨機(jī)數(shù))來(lái)解決很多計(jì)算問題的方法。
主要應(yīng)用范圍:
- 粒子輸運(yùn)問題(實(shí)驗(yàn)物理,反應(yīng)堆物理,高能物理)
- 統(tǒng)計(jì)物理
- 典型數(shù)學(xué)問題
- 真空技術(shù)
- 激光技術(shù)以及醫(yī)學(xué)
- 生物
- 探礦
示例:
蒙特卡羅方法——隨機(jī)投點(diǎn)試驗(yàn)求近似解
引例. 給定曲線y =2 – x2 和曲線y3 = x2,曲線的交點(diǎn)為:P1( – 1,1 )、P2( 1,1 )。曲線圍成平面有限區(qū)域,用蒙特卡羅方法計(jì)算區(qū)域面積。
總結(jié)
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