apriori算法例题详解

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pascal-算法例题 - 图文

标签:文库时间:2024-11-06
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中山纪念中学信息学奥林匹克算法设计题选

算法设计题选

(一)、算法设计:

一、筛选法

1:求1—100间的所有素数。

分析:用筛选法,先把2—100的数存到一个数组中,然后先把2的所有倍数删除掉(即让此数变为0),再删3的倍数,继续往上就是5的倍数,7的倍数??,最后,剩下的数(即数组中不为0的数)就是素数。 Var n:array[2..100] of integer; I,j,k:integer; Begin For I:=2 to 100 do n[I]:=I; I:=2; Repeat J:=1; Repeat J:=j+1; K:=I*j; if n[k]>0 then N[k]:=0; Until (j+1)*i>100; Repeat i:=i+1; until (n[i]>0) or (i>50); Until i>50; for i:=2 to 100 do if n[i]>0 then write(n[i]:4); end. 另外,该题也可利用集合来做,同样用筛选法: var

竖向荷载计算--分层法例题详解

标签:文库时间:2024-11-06
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例:如图1所示一个二层框架,忽略其在竖向荷载作用下的框架侧移,用分层法计算框架的弯矩图,括号内的数字,表示各梁、柱杆件的线刚度值(i?EI)。 l

图1

解:1、图1所示的二层框架,可简化为两个如图2、图3所示的,只带一层横梁的框架进行分析。

图2 二层计算简图

图3 底层计算简图

2、计算修正后的梁、柱线刚度与弯矩传递系数

采用分层法计算时,假定上、下柱的远端为固定,则与实际情况有出入。因此,除底层外,其余各层柱的线刚度应乘以0.9的修正系数。底层柱的弯矩传递系数为矩传递系数,均为

11,其余各层柱的弯矩传递系数为。各层梁的弯231。 2

图4 修正后的梁柱线刚度

图5 各梁柱弯矩传递系数

3、计算各节点处的力矩分配系数

计算各节点处的力矩分配系数时,梁、柱的线刚度值均采用修正后的结果进行计算,如:

G节点处:?GH?iGH?iG?GjiGH7.63??0.668

iGH?iGD7.63?3.79iGD3.79??0.332

iGH?iGD7.63?3.79iHG7.63??0.353

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHI3.79??0.175

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHE10.21??0.

竖向荷载计算--分层法例题详解

标签:文库时间:2024-11-06
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例:如图1所示一个二层框架,忽略其在竖向荷载作用下的框架侧移,用分层法计算框架的弯矩图,括号内的数字,表示各梁、柱杆件的线刚度值(i?EI)。 l

图1

解:1、图1所示的二层框架,可简化为两个如图2、图3所示的,只带一层横梁的框架进行分析。

图2 二层计算简图

图3 底层计算简图

2、计算修正后的梁、柱线刚度与弯矩传递系数

采用分层法计算时,假定上、下柱的远端为固定,则与实际情况有出入。因此,除底层外,其余各层柱的线刚度应乘以0.9的修正系数。底层柱的弯矩传递系数为矩传递系数,均为

1。 211,其余各层柱的弯矩传递系数为。各层梁的弯23

图4 修正后的梁柱线刚度

图5 各梁柱弯矩传递系数

3、计算各节点处的力矩分配系数

计算各节点处的力矩分配系数时,梁、柱的线刚度值均采用修正后的结果进行计算,如:

G节点处:?GH?iGH?iGH7.63??0.66 8iGH?iGD7.63?3.79iGD3.79??0.332

iGH?iGD7.63?3.79iHG7.63??0.353

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHI3.79??0.175

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHE10.21??0.472

竖向荷载计算--分层法例题详解

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例:如图1所示一个二层框架,忽略其在竖向荷载作用下的框架侧移,用分层法计算框架的弯矩图,括号内的数字,表示各梁、柱杆件的线刚度值(i?EI)。 l

图1

解:1、图1所示的二层框架,可简化为两个如图2、图3所示的,只带一层横梁的框架进行分析。

图2 二层计算简图

图3 底层计算简图

2、计算修正后的梁、柱线刚度与弯矩传递系数

采用分层法计算时,假定上、下柱的远端为固定,则与实际情况有出入。因此,除底层外,其余各层柱的线刚度应乘以0.9的修正系数。底层柱的弯矩传递系数为矩传递系数,均为

1。 211,其余各层柱的弯矩传递系数为。各层梁的弯23

图4 修正后的梁柱线刚度

图5 各梁柱弯矩传递系数

3、计算各节点处的力矩分配系数

计算各节点处的力矩分配系数时,梁、柱的线刚度值均采用修正后的结果进行计算,如:

G节点处:?GH?iGH?iGH7.63??0.66 8iGH?iGD7.63?3.79iGD3.79??0.332

iGH?iGD7.63?3.79iHG7.63??0.353

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHI3.79??0.175

iHG?iHE?iHI7.63?3.79?10.21iHE10.21??0.472

Apriori算法报告

标签:文库时间:2024-11-06
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一、 实验背景

Apriori算法广泛应用于商业中,应用于消费市场价格分析中,它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘,市场商人可以瞄准目标客户,采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段,从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘,以便猜测这些年来顾客的消费习惯。

二、实验目的

1.加强对Apriori算法的理解

2.提高分析解决问题 3.实践编程的能力

三、实验环境及工具

1.硬件环境:网络环境中的微型计算机 2.软件环境:Windows操作系统 3.编程语言:Java

4.数据库引擎:SQL Server 2014

四、Apriori算法思想

Apriori算法是一个挖掘关联规则的算法,是Agrawal等设计的一个基本算法,这是一个采用两阶段挖掘的思想,并且是基于多次扫描事务数据库来执行的。

Apriori算法的设计可以分解为两步骤来执行挖掘: a)从事务数据库(D)中挖掘出所有频繁项集。

支持度大于给定最小支持度minSup的项目集称为频繁项目集(Frequent ItemCollection)。首先需要挖掘出频繁1-项集;然后,继

商法例题

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商法例题

第一章 国际商法导论

香港同进公司为了其在中国内地合作经营所需设备的购买与安装,与香港美善公司在香港签订了供应和安装设备的合同,规定由美善公司供应并负责安装同进公司所需设备。合同签订之后,同进公司用港币预付了合同的部分价款,美善公司则在设备安装所在地的中国内地某市向工商管理部门办理了安装登记证,同时提供进口设备进行安装。后来,因美善公司安装的部分设备与会谈规定的品名不符,并且还有部分设备未进行安装,同进公司便拒绝支付所欠价款。于是,美善公司在设备安装所在地某人民法院对同进公司提起诉讼,要求其支付所欠合同价款并赔偿利息损失。在开庭审理时,被告以双方当事人是香港公司并在香港签订合同为由,要求依香港法律确认合同无效,原告主张应依中国法律确认合同有效,以令被告按合同规定支付欠款。

问:根据合同法律适用的规定,我国法院应该适用我国的法律,还是适用香港的法律?

答:根据我国《民法通则》和《合同法》关于合同法律适用的规定,如果合同当事人没有选择适用的法律,则以最密切联系的国家或地区的法律为合同准据法。 具体到本案,应适用我国的法律(20页)

第二章 合伙企业法

[案例1] 刘某与A、B两人欲设立一普通合伙企

Apriori算法实验报告

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题 目学生姓名学生学号专业班级指导教师

Apriori算法实现

2014-12-27

实验一 Apriori算法实现

一、 实验目的

1. 加强对Apriori算法的理解;

2. 锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

二、 实验要求

使用一种你熟悉的程序设计语言,如C++或Java,实现Apriori算法,至少在两种不同的数据集上比较算法的性能。

三、 实验环境

Win7 旗舰版 + Visual Studio 2010 语言:C++

四、 算法描述

1、 Apriori算法说明

在Apriori算法中,寻找频繁项集的基本思想是:

A. 简单统计所有含一个元素项目集出现的频率,找出不小于最小支持度的

项目集, 即频繁项集;

B. 从第二步开始,循环处理直到再没有最大项目集生成。循环过程是: 第

k步中, 根据第k-1步生成的频繁(k-1)项集产生侯选k项集。根据候选k项集,算出候选k项集支持度,并与最小支持度比较, 找到频繁k项集。 下文中遇到的以下符号,分别代表相应的内容 k-itemset k项集

Lk 频繁k项集 Ck 侯选k项集

2、 Apriori算法描述

数据结构说明

double minsup; //设置最

Apriori算法及java实现

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Apriori算法详解及java代码实现

1 Apriori介绍

Apriori算法使用频繁项集的先验知识,使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于探索(k+1)项集。首先,通过扫描事务(交易)记录,找出所有的频繁1项集,该集合记做L1,然后利用L1找频繁2项集的集合L2,L2找L3,如此下去,直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则,即产生用户感兴趣的关联规则。

其中,Apriori算法具有这样一条性质:任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值,当有元素A添加到I中时,结果项集(A∩I)不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

2 连接步和剪枝步

在上述的关联规则挖掘过程的两个步骤中,第一步往往是总体性能的瓶颈。Apriori算法采用连接步和剪枝步两种方式来找出所有的频繁项集。 1) 连接步

为找出Lk(所有的频繁k项集的集合),通过将Lk-1(所有的频繁k-1项集的集合)与自身连接产生候选k项集的集合。候选集合记作Ck。设l1和l2是Lk-1中的成员。记li[j]表示li中的第j项。假设Apriori算法对事务或项集中的项按字典次序排序,即对于(k-1)项集li,li[1

层次分析法例题

标签:文库时间:2024-11-06
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专题:层次分析法

一般情况下,物流系统的评价属于多目标、多判据的系统综合评价。如果仅仅依靠评价者的定性分析和逻辑判断,缺乏定量分析依据来评价系统方案的优劣,显然是十分困难的。尤其是物流系统的社会经济评价很难作出精确的定量分析。

层次分析法(Analytical Hierarchy Process)由美国著名运筹学家萨蒂(T.L.Saaty)于1982年提出,它综合了人们主观判断,是一种简明、实用的定性分析与定量分析相结合的系统分析与评价的方法。目前,该方法在国内已得到广泛的推广应用,广泛应用于能源问题分析、科技成果评比、地区经济发展方案比较,尤其是投入产出分析、资源分配、方案选择及评比等方面。它既是一种系统分析的好方法,也是一种新的、简洁的、实用的决策方法。

◆ 层次分析法的基本原理

人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重的物品。这时,一般是利用两两比较的方法来达到目的。假设有n个物品,其真实重量用w1,w2,…wn表示。要想知道w1,w2,…wn的值,最简单的就是用秤称出它们的重量,但如果没有秤,可以将几个物品两两比较,得到它们的重量比矩阵A。

如果用物品重量向量W=[w1,w2,…wn]右乘矩阵A,则有:

T

由上式可知,n是A的特征值

层次分析法例题

标签:文库时间:2024-11-06
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实验目的:

熟悉有关层次分析法模型的建立与计算,熟悉Matlab的相关命令。

实验准备:

1. 在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容;

2. 需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统和装有Matlab的计算机。

实验内容及要求

试用层次分析法解决一个实际问题。问题可参考教材P296第4大题。

实验过程:

某物流企业需要采购一台设备,在采购设备时需要从功能、价格与可维护性三个角度进行评价,考虑应用层次分析法对3个不同品牌的设备进行综合分析评价和排序,从中选出能实现物流规划总目标的最优设备,其层次结构如下图所示。以A表示系统的总目标,判断层中B1表示功能,B2表示价格,B3表示可维护性。C1,C2,C3表示备选的3种品牌的设备。

购买设备A 目标层: 判断层: 功能B1 价格B2 维护性B3 方案层: 产品C1 产品C2 设备采购层次结构图

产品C3

解题步骤:

1、标度及描述

人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。

为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用