说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：流形学习算法LTSA的线性化方法，在基因分类聚类中得到了应用，可以将新样本线性地投射到低维空间。

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说明：知识点第2部分

课件教程

说明：C题能源评价类资料及论文

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：应用背景在分析基于滤波器组的OFDM系统时候，要对滤波器组的时频特性进行一个分析，这就需要用来该分析程序。研究常见的高斯、IOTA和EGF等滤波器,经常的研究包括与CP-OFDM系统中的矩形窗函数进行对比分析。 关键技术从抗 ISI 和 ICI 的角度讲,总是希望能量集中在时频格点附近,而扩散到...

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说明：主要是基于mtlab的程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，分数阶傅里叶变换计算方面,Matlab实现界面友好，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：MinkowskiMethod算法 ,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，使用混沌与分形分析的例程，空间目标识别，采用PM算法，应用小区域方差对比，程序简单，基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，isodata 迭代自组织的数据分析，相关分析过程的matlab方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：三种方法被提出，以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案：偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生，根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和（WPMOGA），并且包括最小和最大的交易客中的解决方案（G-MOGA）的比较。三种方法进行，以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，微分方程组数值解方法，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，数据包传送源码程序，从先验概率中采样，计算权重，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。

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