文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结
1、基于概率统计的贝叶斯分类
2、ID３决策树分类?
3、基于粗糙集理论Rough Sｅt的确定型知识挖掘?
4、基于k－mｅ
6、ＳＯＭ神经元网络聚类?
7、ans聚类?5、无限细分的模糊聚类Fuzｚy Clustｅｒing ?
基于Meａninｇ的文本相似度计算?8、文本模糊聚类计算?9、文本k－mｅａns聚类
13、ＰＣA主成分分析
12、序列模式发现?
10、文本分类?１1、关联模式发现?
1、基于概率统计的贝叶斯分类
算法概述:贝叶斯公式是由英国数学家（Thomas Bayｅｓ１70２-1763 ）创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如Ｐ(A｜B)为当“Ｂ”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则:
P(A∩Ｂ）=P(Ａ）*P(B|Ａ）＝P(B）*Ｐ（A|B），可导出
贝叶斯公式:P(A|B)=P(Ｂ｜A）＊P（Ａ)／P（B）
贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D,D１,Ｄ2,Di，…,Dk为n条记录组成的样本空间Ｓ的一个划分，将n条记录划分成ｋ个记录集合,如果以Ｐ(Di)表示事件Ｄｉ发生的概率,且P(Di）> ０( ｉ=1，2，…,k)。对于任一事件ｘ,Ｐ（x)>0，则有:
贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式,将事件X视为多个条件属性Ｃｊ各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Dｉ发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定Ｘ事件发生时Di一定发生。
解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。
2、IＤ3 决策树分类
算法概述：ID3算法是J. Ross Quiｎlan在1９75提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID ３算法以决策树D-Ｔree构建分类知识模型，D-Treｅ中最上面的节点为根节点Roｏt,每个分支是一个新的决策节点,或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策,每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
解决问题:预测所属分类。通过已知样本集记录，生成一颗“分类知识树”，给定一个未知“标签”记录，通过“分类知识树”来确定其所属分类。
3、基于粗糙集理论Ｒoｕgh Set的确定型知识挖掘
算法概述：1９82年波兰学者Z. Paw lak 提出了粗糙集理论Ｒｏugh Ｓｅts Theoｒy，它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效分析不精确、不一致(Incoｎsiｓtent)、不完整(Incomｐlete）等各种不完备信息，利用数据进行分析和推理,从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性事物的数学工具。粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的，它将分类理解为在特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。粗糙集理论将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念。其主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。
解决问题:预测所属分类。粗糙集分类将样本空间S划分为上近似集（Uppeｒapｐroximatio ｎ）、下近似集(Lower appｒｏｘiｍａtion)、边界集（Bouｎｄaryｒegｉon),挖掘条件属性C与决策属性D集合所包含的不可分记录（不能再细分，该集合中的所有记录都属于某一决策属性Di的取值）,这些记录形成不可辨识的关系(Indisｃerｎiｂiｌityｒｅｌatiｏｎ)，由此确定分类规则：
ＩF <条件属性Ｃ成立＞THEN <决策属性Ｄi发生＞
即,如果满条件C,则其所属分类为Ｄi。ＩF中的条件Ｃ可以是单一条件,也可以是组合ａnｄ（并且）组合条件。
BIＣ给出的是“最小分类规则”。所谓“最小分类规则”是,最少的条件组合。例如一个人属于“高”、“富”、“帅”,条件为:“身高”、“财富”、“工资性收入”、“财产性收入”、“产业收入”、“脸型”、“眼睛大小”、“鼻梁形状”、“英俊”等条件来判别，通过“粗糙集”分类计算,得出最小分类规则可能是
“IF 财富>＝ＸＸX1 ａnd身高>=185cm and 相貌=英俊”
其他条件可以忽略不计，这就是“最小分类规则”。
“粗糙集”分类规则为“百分之百确定型”分类规则，这是对样本集的统计结果,如果出现非“样本集”中出现过的条件变量属性，将无法得出“粗糙集”,可转而使用概率型“贝叶斯分类”进行计算。
4、基于k-ｍeａns聚类
算法概述：给定一个包括n条记录、每条记录有m个属性的样本集,再给出分类数k，要求将样本集中的记录,按记录间的相似性大小(或距离远近)，将相似性最大(或距离最近）的记录划分到k个类中，相同分类中记录间的距离要尽可能地小，而分类之间的距离要尽可能地大。
ＢIＣ改进了常规的k－means聚类算法，在聚类过程中，同时计算分类质量(类内均差、类
间均距和），并求解最优聚类max{ }。
解决问题：将n条记录聚成k个分类。对n个样本集记录，指定分类个数k,为k个分类指定初始迭代记录为k个分类中心，通过计算其他记录对k个分类中心的距离，对不断变换分类、变换类中心，收敛都当分类不再变化时，计算结束。由此，将n个样本集记录分配到ｋ个分类中，得到k个分类中心指标。
５、无限细分的模糊聚类Fuzｚy Cｌusterinｇ
算法概述:在实际解决聚类问题时，很多数事物是“模糊”的，其特征属性A无法确进行量化，如：人的相貌、人与人之间的关系、人的性格、购买商品的意愿等，这就需要用模糊数
学来进行相似性计算。模糊数学是伴随着上世纪五六十年代兴起的控制论、信息论、系统论（俗称“老三论”)而形成的一种决策方法，是美国加利福尼亚大学伯克利分校Lotfi Zａdeh 教授于１96５年创立的。
模糊聚类基本计算步骤为：
（1）将样本集中的n条记录变换成n ｘn的模糊相似矩阵;
（2)通过传递包卷积计算将模糊相似矩阵变换成等价相似矩阵;
(3)最后通过λ截矩阵将n条记录分成1-n个分类。
K-mｅanｓ聚类需事先确定聚类数ｋ,而模糊聚类Ｆｕzｚy Cｌuｓｔｅriｎg无需事先确定聚类数ｋ，可以从最小的ｋ＝1(所有学习集中的n条记录为1个分类)，到k＝n（所有学习集中的n条记录各为1个分类)。
解决问题：将n条记录聚成１－n个分类。模糊聚类Ｆuzzy Cluｓteｒiｎg算法完全基于数据自然状况进行聚类,可产生聚类的解集合 (k=1,2，，,,，n)，因此,可以在解集合中求解最优聚类ｍax{ ｝,这对观察分析样本集的数据性态非常有用,可供观察不同情况下的“聚类”
状况。
6、SＯＭ神经元网络聚类
算法概述：人类对事物的认知是一个不断积累的过程,通过对事物的观察,不断地认识和修正因果关系，最后逐渐稳定为认知规则。医学证明,人眼的视网膜、脊髓和海马中存一种侧抑制现象，即，当一个神经细胞兴奋后,会对其周围的神经细胞产生抑制作用。这种侧抑制使神经细胞之间呈现出竞争，开始时可能多个细胞同时兴奋,但一个兴奋程度最强的神经细胞对周围神经细胞的抑制作用也最强,其结果使其周围神经细胞兴奋程度减弱，从而该神经细胞是这次竞争的“胜者”,其它神经细胞在竞争中失败。
１981年芬兰学者kohｏｎｅn提出一个称为自组织特征映射(Sｅｌf Organｉzatｉon Ｆeａｔuｒe Map-ＳOM或SOFM）网络,前述大脑神经细胞兴奋规律等，在该网络中都得到了反应。在竞争层神经元之间的连线,它们是模拟生物神经网络层内神经元相互抑制现象的权值,这类抑制性权值满足一定的分布关系,如距离近的抑制强，距离远的抑制弱。
通过上述可知,SOM聚类算法设计的核心思想是体现神经元在认知过程中的３个特性: (1）根据样本比较，逐步积累、不断修正、渐近稳定特性?
（2）神经元之间的侧抑由近到远、逐步衰弱制特性？
（3)神经元兴奋区域随认知次数逐步缩小范围特性？
BIC采用欧氏距离作为输入模式Xｉ与各输出神经元Wｊ之间的相似度,选择具有最小距离的神经元为兴奋神经元；采用(1-tｉ/tｍ)作为学习衰减函数，其中ti 为当前学习次数（第几次样本训练)，tm 为总的学习数,以此来体现上述特性“１”；采用（1-ｔi/T)、C/Wｉj作为神经元侧抑制函数,其中C为设定的常数、Wij为被选中的神经元与其他神经元最远距离,来体现上述特性“２”、“３”。
解决问题:将n条记录按m个输出神经元聚成m个分类。模仿人类的学习方法,对事物的认识是一个由浅入深、逐步学习、修正的过程,将对各种要素组态的认识逐步稳定到认知领域，由此进行“聚类”。
7、基于Mｅaninｇ的文本相似度计算
算法概述：给出一组n个文档Ｄ{ },ＢIC为每个文档计算出一组最具有代表性的词组，同时，计算出相互间内容接近度及
接近序列。
BIC的Ｍeaｎｉng挖掘与自动搜索不同于现有Ｂaidu、Gｏogｌｅ人工输入关键词的搜索方式,现有搜索引擎不考虑语义和语境,只考虑词W与文档Ｄ的包含关系和词在文档内
的频数ＴF,因此，关键词的搜索与文档内容无关。
例如:“姚明”是中国篮球的骄傲,但“姚明”还投身于公益事业，如果在搜索引擎中输入“姚明”，不见得搜索的文档内容只包含与篮球相关的内容，还可能包括公益及其他包含“姚明”的文档，可见，关键词搜索具有不确定性。如果在搜索引擎输入一组词｛“姚明”、“得分”、
“篮板”｝,搜出文档是篮球比赛内容的概率更大，显然，形成的交集缩小了搜索范
围，但组词{“姚明”、“得分”、“篮板”｝是经过人思考给出的。
ＢIＣ通过计算得出文档代表词组，相当于人工输入{“姚
明”、“得分”、“篮板”},同时计算词在句子中语序关系的发生概率与马尔科夫链,因此,能够更好地确定搜索词的语义和语境，通过对文档间的相关性(接近度）进行聚类计算，可按Meanｉng“接近度”进行自动搜索而无需人工干预,并随文档内容的变化而自动跟踪Mean ｉｎg变化，使搜索更加准确、更加自动化,让搜索“随用户的心而动”。
BＩＣ可用于基于Meanｉnｇ计算的搜索、舆情分析、特定情报分析、垂直搜索和相似内容推荐等文本挖掘。
解决问题:计算两个文本的相似度。
8、文本模糊聚类计算
算法概述：基于模糊聚类算法,BIC首先计算将n个文本组成相似矩阵 (第i个文本文档对第ｊ个文本文档的相似度）,然后将相似矩阵变成模糊相似矩阵 ,通过求模糊相似矩阵的等价矩阵和截矩阵,将n个文本文档分成1-n个分类,同时,按相同分类中的文本具有最接近的内容相似度Ｍin{ }，不同文本分类间具有最大差异Mａx｛｝,来求解按文本内
容进行最优分类方案。
解决问题:在不确定将文本划分成几类的情况下,将ｎ个文本聚成1-n个分类，以此来观察“聚类”效果。
9、文本ｋ-means聚类
算法概述:基于ｋ-meａｎs聚类,在BIC平台上,用户上传或输入n个文本,确定希望分类数量k和k个分类样本,BIC将以k个样本作为初始迭代点进行k－ｍeans聚类计算,将n个文本分
成k个分类。
解决问题:在已经确定了k个分类的情况下,将文本划分到k个“分类”中。
１0、文本分类
算法概述：通过“文本模糊聚类”或“文本k-ｍeanｓ”聚类,BIC不仅将n个文本按内容相似度进行分类，同时挖掘出各个分类的“分类代表词组”,以后，用户任意给出一个文本,BI Ｃ将根据其对各个“分类代表词组”的相似度,选择最相似的分类MａxSim{ｉ},将该待分类文档分配到ＭａxＳim{ｉ｝类。
解决问题:在已经完成文本聚类的情况下,将不确定的文本划分到“分类”中。
11、关联模式发现
算法概述:关联分析的目的是挖掘隐藏的关联(Assocｉation) 模型，最著名的关联模式应用是挖掘“购物篮”问题,是从发现购买行中,发现商品之间的关联关系。
给定一组交易记录：
每笔交易ID包含m个商品{｝，ｎ条记录组成二维表,构成矩阵，ＢIC 可计算得出任意两商品组合的Confidｅnce(A-＞Ｂ)＝Ｐ(A ｜B)置信度和支持度
Support(A-＞B)=P（A UＢ),可用于分析商品之间的关联性“购物篮”问题。
ＢIC的关联模式发现是一个快速、交互式Ａprioｒe计算过程:从发现最基本的2个Item关联高频项集开始,计算支持度Support(A－>Ｂ)=P(A U B）和置信度Cｏｎfideｎｃｅ(A －>B)=Ｐ(A | Ｂ)，逐步计算和发现2、３、4…Ｉtem关联频繁项集。
因为:
（1)任何求解高频关联事务T中的项数Item必然大于等于2,如果只有1个Iteｍ不存在关联；
(2)任何交易记录T中无论有多少个Itｅm组合,如果存在大于2个Iｔeｍ的高频组合，都必然存在2关联的高频真子集。
如:交易记录T１={Item１,Ｉtem2},交易记录Ｔ2={Item1，Ｉtem3，Itｅm４，Item2}，则T1为T2的非空真子集Ｔ1?Ｔ2。
所以,如果存在3关联的高频Ｉtem组合,必然存在2关联的高频组合;如果存在4关联的Iｔem高频组合,必然存在3关联高频组合…。BＩC就是通过最基本的2关联高频项集发现开始,逐步缩小记录集合,逐步发现所有任意数量Iteｍ组合的高频项集。因此,BIC的关联计算是一个快速、交互式计算的Aｐrioｒe算法。
解决问题:从样本集中发现有较强“置信度”的关联规则。
12、序列模式发现
算法概述:算法原理同“关联分析”，但统计点在于事物(或商品购买)发生的先后序列。
如商品购买行为预测：汽车改装爱好者，购买某种品牌增压器的人，很多人后来还购买了活塞环、又购买了某品牌机油…，通过序列分析，发现其购买序列、预测下一步购买行为；如疾病诊断：患有某种疾病的人,先出现A症状、后出现B症状、又出现C症状…,通过出
现症状的序列分析，发现疾病发生、发展的序列模式，对疾病进行诊断；
如Web访问行为模式发现:每个ＩP访问网站都是一个Web会话Sｅssioｎ,每个Sｅｓｓion 由一系列的UＲL序列组成，通过Ｓessiｏn计统计得到高频URL序列,预测用户的访问行为；不限于上述例子,还包括生物进化序列模式、DNＡ序列、地震、火灾、战争冲突爆发序列模式预测等，序列规律是大量存在的,只要有足够的统计数据,都可以通过BＩC发现最率并进行预测。
序列模式发现与关联模式发现在算法上很相似，但序列模式强调Iｔeｍ的先后顺序，而关联模式发现不关心顺序，只看是否在一个事物T中2个Ｉtｅm(或多个)是否同时出现。
BIC的序列模式发现是一个快速、交互式Aprｉore计算过程：从发现2个Iteｍ序列高频序列开始，计置信度Ｃｏｎfideｎce(A->B）＝P(A|B）,逐步计算和发现２、３、4…Itｅm 序列频繁序列。
因为：
（1）任何求解高频序列事务T中的项数Iｔem必然大于等于2，如果只有１个Ｉtem不存在关联；
（２）任何事务记录T中无论有多少个Iteｍ序列组合,如果存在大于2个Iｔem的高频序列组合,都必然存在２序列的高频序列真子集。
如：事务序列记录T1＝｛Iｔem１，Iteｍ2}，事务序列记录T2={Item１，Item3,Itｅm4，Ite ｍ2｝，则T１为T２的非空真子集Ｔ1?Ｔ2。
所以，如果存在3个Iｔｅｍ序列的高频Item组合，必然存在2序列的高频序列组合，如果存在４个Itｅｍ的高频序列组合,必然存在3高频序列组合…。ＢＩC就是通过最基本的2序列高频序列发现开始，逐步缩小记录集合，逐步发现所有任意数量Ｉｔem组合的高频序列组合。因此，ＢＩC的序列计算是一个*快速、交互式计算的Apriorｅ算法。
解决问题:序列模式发现的目的是挖掘事务发生、发展的序列（Sequencinｇ）模式，从样本集发现有较强“置信度”的序列规则。
１3、PCA主成分分析
算法概述:假设一个事物由多种因素构成，设有ｎ个样本，每个样本共有m个属性(指标、构成要素),构成一个n×ｍ阶的成分数据矩阵,
PＣＡ算法的目的是:
（1)降低维度
当矩阵X的维数m较大时,在m维空间中考察问题比较麻烦，需要降低维度,在不影响对事物评价的基础上，选择较少的几个主要指标P（p （3)分析指标体系中各个指标的对事物的区分性。衡量一个事物好坏由多个指标所决定，但指标对事物的区分性有强弱之分,通过PCA计算,可以分析哪些指标有更好的区分性,哪些指标的区分性较弱。 PCA解决算法原理： PCA算法的核心是,将非实对称矩阵Ｘ变成实对称矩阵A，求矩阵Ａ的特征值和特征向量，特征值为Ｐ个指标，特征向量为Ｐ个指标对原来ｍ个指标的荷载参数。ＢＩC采用Jacobi(雅可比）方法来求特征值和特征向量。 Ｊａcobｉ方法的基本理论是,对于一实对称矩阵A,必有一正交矩阵U,使得，可以证明,如果 ,则矩阵D为矩阵A的相似矩阵,相似矩阵具有相同的特征值和特征向量。Jacｏbi方法通过平一系列的面旋转变换来求，变换过程中，让非对角 线上的元素逐步变小，对角线上的元素逐渐变大,最后将矩阵D中非对角线上的元素变成０（或趋近于0)，对角线上的元素ｌi 是矩阵A的特征值,正交阵U的第j列是 A 的属于ｌi 的特征向量,以此求解矩阵Ａ的特征值和特征向量。 解决问题: ＰCＡ可广泛用于事物要素（指标）分析。任何一个事物都是由多个指标组成，包括商业行为、医学诊断、药理分析、生产质量控制、生产工艺设计、经济分析，甚至是军事、外交事物等。人们需要掌握,构成事物的要素(指标)与事物的结果是什么关系?哪些是主要指标？哪些是次要指标？指标和指标之间存在什么关系？PＣA通过一组样本集的计算分析，就可以精确回答这些问题。 网络教育课程考试复习题及参考答案算法分析与设计一、名词解释：1.算法 2.程序 3.递归函数 4.子问题的重叠性质 5.队列式分支限界法 6.多机调度问题7.最小生成树二、简答题： 1.备忘录方法和动态规划算法相 比有何异同？简述之。 2.简述回溯法解题的主要步骤。 3.简述动态规划算法求解的基本要素。 4.简述回溯法的基本思想。 5.简要分析在递归算法中消除递归调用，将递归算法转化为非递归算法的方法。 6.简要分析分支限界法与回溯法的异同。7.简述算法复杂性的概念，算法复杂性度量主要指哪两个方面？8.贪心算法求解的问题主要具有哪些性质？简述之。9.分治法的基本思想是什么？合并排序的基本思想是什么？请分别简述之。10.简述分析贪心算法与动态规划 算法的异同。三、算法编写及算法应用分析题： 1.已知有3个物品： (w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10),背包的容积M=20，根据0-1背包动态规划的递推式求出最优解。 2.按要求完成以下关于排序和查找的问题。①对数组A={15，29，135，18，32，1，27，25，5}，用快速排序方法将其排成递减序。②请描述递减数组进行二分搜索的基本思想，并给出非递归算法。③给出上述算法的递归算法。④使用上述算法对①所得到的结果搜索如下元素，并给出搜索过程：18，31，135。已知，=1，2，3，4，5，6，=5，=10，=3，=12，=5，=50，=6，kijr*r1234567ii1求矩阵链积A×A×A×A×A×A的最佳求积顺序（要求给出计算步骤）。1234564.根据分枝限界算法基本过程,求解0-1背包问题。已知n=3,M=20，(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10)。 5.试用贪心算法求解汽车加油问题：已知一辆汽车加满油后可行驶n公里，而旅途中有若干个加油站。试设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使加油次数最少，请写出该算法。6.试用动态规划算法实现下列问题：设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作，将字符串A转换为字符串B，这里所说的字符操作包括：①删除一个字符。②插入一个字符。③将一个字符改为另一个字符。请写出该算法。7.对于下图使用Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径。be2g212ad323182cf2h 8.试写出用分治法对数组A[n]实现快速排序的算法。9.有n个活动争用一个活动室。已知活动i占用的时间区域为[s，f ]，活动i,j相容的条件是：sj≥f ii，问题的解表示为(x| x =1，2…，n,)，x表示顺序为i的活动编号活动，求一个相容的活动子集，iiii且安排的活动数目最多。xxx10.设、、是一个三角形的三条边，而且x+x+x=14。请问有多少种不同的三角形？给出解答过程。12312311. 调试试用期工作总结(精选多篇) 第一篇：调试工作总结调试工作汇报 内蒙古国电能源投资有限公司，在二连浩特开发建设了33台单机容量为1500kw的风机，装机容量为49.5mw。在本公司项目部的积极努力下，风场顺利进入调试阶段。 人员配备到位，调试工作得到了公司的高度重视。调试人员进行了明确的分工，责任到位，做好危险点分析和作业中可能出现的严重危及到人生，设备安全的预防控制措施，确保调试工作安全稳步进行。 现将调试工作以来的情况如下； 1.目前主变常规试验、35kv开关及pt，ct试验、35kv系统耐压,20kv侧pt、ct试验、开关试验，箱变常规试验及电缆内压已全部完成 2.厂家说明书和设计院图纸进行装置校验，然后进行开关远方及就地分合（及回路传动），及二次校线工作。将全场所有保护信号上传到主控室。 3.站所有远传信号上传到中调、区调和对侧玉龙站做对调传动试验已全部完成。 调试工作已全部完成，且所有设备已投入运行。 部门：调试日期：2020.7.20 第二篇：调试总结调试总结来到海南昌江项目部电气队已经有50多天了，我有幸加入到调试队。听师傅们说： “调试现在改新模式了，我们是 第一批加入进来的，机会真是千载难逢，要我们务必抓住这次机会！”听后我激动异常，暗暗下决心机会是留给有准备的人的，现在机会就放在我面前，我若不抓住，岂不是白白浪费？所以，努力与学习以及实践与理论都将为此而进行。 调试是一门技术活，彭师傅说过：“干调试要多问，多看，少动手。”说实话，刚听到这我就想“不是应该多动手吗？这样才能更加的熟练技能。”后来，我明白了“少动手”的意思是不要乱动、乱摸，调试不仅危险高压电，而且一旦产生事故十分严重，那些仪器仪表十分昂贵。一定要熟悉弄懂后才按规定操作，这也就要坐到前面说的“多问、多看。” 最近我们干的活主要是环吊、门吊、半门吊，具体就是一些接线，打磨，放电缆、装网架等等。在此过程中我深深明白四个字：眼高手低。这也是在学校时，实习老师常常教导我们的“干活最容易犯的是眼高手低，一个很简单的活看起来很容易，一旦动手，你就发现不是那么回事。”现在回想起来，才明白老师的淳淳教导。就在前几天，郭师傅跟牛师傅交给我一个任务，让我协助焊工把角钢焊上，再把网架固定在上面，结果我没把角钢扶正，导致角钢向两边偏了整整5cm。事后，牛 师傅严厉的批评了我，我无言以对，默默的思索自己错在了什么地方。最后，我用磨光机把角钢切下来，重新再安装上去。就是这一次，我真正懂得了“眼高手低。”当然了，这段时间，我也发生了许多别的失误。例如：常常忘记一些该办的要紧事、有些方面操作不当以及把螺丝弄丢等等。这些都不一一列举了。总之，干这些活，我明白了许多，也成熟了许多，我会尽自己的努力做好自己的工作。 这两个星期也感觉挺忙的，周一周三延点、周二周四培训、 数值计算方法学习心得 ------一个代码的方法是很重要，一个算法的思想也很重要，但 在我看来，更重要的是解决问题的方法，就像爱因斯坦说的内容比 思维本身更重要。 我上去讲的那次其实做了挺充分的准备，程序的运行，pdf文档，算法公式的推导，程序伪代码，不过有一点缺陷的地方，很多细节 没有讲的很清楚吧，下来之后也是更清楚了这个问题。 然后一学期下来，总的来说，看其他同学的分享，我也学习到 许多东西，并非只是代码的方法，更多的是章胜同学的口才，攀忠 的排版，小冯的深入挖掘…都是对我而言比算法更加值得珍惜的东西，又骄傲地回想一下，曾同为一个项目组的我们也更加感到做项 目对自己发展的巨大帮助了。 同时从这些次的实验中我发现以前学到的很多知识都非常有用。 比如说，以前做项目的时候，项目导师一直要求对于要上传的 文件尽量用pdf格式，不管是ppt还是文档，这便算是对产权的一种 保护。 再比如代码分享，最基础的要求便是——其他人拿到你的代码 也能运行出来，其次是代码分享的规范性，像我们可以用轻量级Ubuntu Pastebin，以前做过一小段时间acm，集训队里对于代码的分享都是推荐用这个，像数值计算实验我觉得用这个也差不多了，其 次项目级代码还是推荐github（被微软收购了），它的又是可能更 多在于个人代码平台的搭建，当然像readme文档及必要的一些数据 集放在上面都更方便一些。 然后在实验中，发现debug能力的重要性，对于代码错误点的 正确分析，以及一些与他人交流的“正规”途径，讨论算法可能出 错的地方以及要注意的细节等，比如acm比赛都是以三人为一小组，讨论过后，讲了一遍会发现自己对算法理解更加深刻。 然后学习算法，做项目做算法一般的正常流程是看论文，尽量 看英文文献，一般就是第一手资料，然后根据论文对算法的描述， 就是如同课上的流程一样，对算法进一步理解，然后进行复现，最 后就是尝试自己改进。比如知网查询牛顿法相关论文，会找到大量 可以参考的文献。 最后的最后，想说一下，计算机专业的同学看这个数值分析， 不一定行云流水，但肯定不至于看不懂写不出来，所以我们还是要 提高自己的核心竞争力，就是利用我们的优势，对于这种算法方面 的编程，至少比他们用的更加熟练，至少面对一个问题，我们能思 考出对应问题的最佳算法是哪一个更合适解决问题。 附记: 对课程的一些小建议： 1. debug的能力不容忽视，比如给一个关于代码实现已知错误的代码给同学们，让同学们自己思考一下，然后分享各自的debug方法，一步一步的去修改代码，最后集全班的力量完成代码的debug，这往往更能提升同学们的代码能力。 2. 课堂上的效率其实是有点低的，可能会给学生带来一些负反馈，降低学习热情。 3. 总的来说还是从这门课程中学到许多东西。 数值分析学习心得体会 第一章算法概述 1.算法：解决问题的一种方法或过程；由若干条指令组成的有穷指令。 2.算法的性质： 1)输入：有零个或多个输入 2)输出：有至少一个输出 3)确定性：每条指令是清晰的、无歧义的 4)有限性：每条指令的执行次数和时间都是有限的 3.算法与程序的区别 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现 程序可以不满足算法的有限性 4.算法复杂性分析 1)算法的复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量，需要时间资源的量称为时间复 杂性，需要空间资源的量称为空间复杂性 2)三种时间复杂性：最坏情况、最好情况、平均情况 3)可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性 第二章递归与分支策略 1.递归概念：直接或间接调用自身的算法 2.递归函数：用函数自身给出定义的函数 3.递归要素：边界条件、递归方程 4.递归的应用 ?汉诺塔问题 void Hanuo(int n,int a,int b,int c) { if(n==1) return; Hanuo(n-1,a,c,b); move(a,b) Hanuo(n-1,c,b,a); } ?全排列问题 void Perm(Type list[],int k,int m) { //产生list[k,m]的所有排列 if(k == m) { for(int i = 0;I <= m;i++) cout< 一。选择题 1、二分搜索算法是利用（ A ）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（ B ）。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是（ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的是（ B ）。 A、蒙特卡罗算法 B、拉斯维加斯算法 C、舍伍德算法 D、数值概率算法 5. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（ B ）。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是（C ）。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是（D ）。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是（ A ）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是（C ） A 数值概率算法 B 舍伍德算法 C 拉斯维加斯算法 D 蒙特卡罗算法 11．下面不是分支界限法搜索方式的是（ D ）。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先12．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（ D ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13.备忘录方法是那种算法的变形。（ B ） 机电工程师年终工作总结范文 xxxx年是我在公司工作的第三年，在这三年里随着公司在不断的发展和壮大我 个人也从一个不知所谓的棱头青逐渐的变的成熟，从一个对平衡机毫无了解的门 外汉变成一个熟悉平衡机原理熟悉公司各种产品的专业技术人员，而且在对部门 的管理和与人沟通方面我也有了更深层次的认识，我深知我取得的这些进步和公 司领导的培养是分不开的。没有他们不厌其烦的教导和一次次的给予机会我不会 取得今天的进步，展望xx年是机遇和挑战并存的一年，我将团结在公司领导核心 周围，努力工作，艰苦奋斗，为公司向更高层次发展做出自己的贡献。 回首xxxx初，虽然在xx年公司取得了可喜的成果，但是公司领导并没有沾沾自喜，反而为xxxx年制定了更高的目标。我也在经过短暂的调整之后马上进入自己 的角色，当时按照领导的指示，我负责研发部管理和电气车间生产管理的工作。、 我首先指定的部门工作范畴细则，明确了整个部门的工作任务。又对每个部门的 成员在整个部门工作中所负责的范畴做了规定并已书面的形式发放到他们手中， 我制定了部门成员结构组成图，明确上下级的从属关系。我想在完成公司交给的 部门任务的同时建立一个有纪律，有向心力的团队更好的为公司服务是领导更希 望我能做到的。在xxxx年初我的部门人员发生了很大的变化，首先是李鑫的离职 按照公司领导的指示我迅速调整了部门的结构，将原来主要负责电气生产的董建 军接替李鑫的研发工作，将原来只参与电气生产的许建文安排在负责生产管理并 参与生产的位置，在我整理李鑫的工作备份时候，我发现一体机单片机程序不能 正常工作，我用其他方法找到李鑫要回了能用的程序，并完成当时李鑫负责的一 东项目， 4月份董建军离职，影响了第一台微电机自动平衡机部分编写，为了保 证设备参展，我连续加班，五一长假也不例外，最后实现了设备参展前有流畅动 作的目标。 这时公司领导也不断的给我提供新的技术人员来补充部门工作。在新的人员还不 能完全胜任的阶段，为了能完成生产任务，我经常是身兼多职，从电气图设计， 到指导和参与配电完成再有新plc程序和触摸屏程序编写，设备厂内调试都由我 一个人来完成。很多时候为了不耽误工程的进度我就利用自己的业余休息时间加 班加点。加班到很晚没有车我就自己花钱打车回家。重庆自动线项目，上海自动 打孔机项目，德惠大华自动机项目都是这个阶段的完成的。 我还努力培养新人，把许建文掉到研发办公室，指导他使用protel制图软件，制作电气原理图，在plc编程上，我也经常把思路告诉他让他动手编写程序，但是 由于我太急功尽力给他的压力太大，使得他承受不住压力提出辞职。在此事情上 人身上我重新认识了培养人才的方法和观点，要想炼出好钢，就应该找到好的材 料，不管在意志品质上还是道德修养上，选中人才后再努力培养才不能造成人力 和物力的浪费。在接下来的工作中我也是按照这样的思想去选材，后来公司输送 大学算法分析与设计复习总结 为了拿大学的那悲剧的学分，好好弄懂以下所有知识点吧。把老师的复习的提纲，特意汇总了所有考点，方便童鞋们复习。不喜勿喷！！！ 这本书是《算法设计与分析》王红梅编著 一共有以下12章，我们学了1、3、4、5、6、7、8、9 分别是“绪论、蛮力法、分治法、减治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分治限界法 第1章绪论 考点： 1、算法的5个重要特性。（P3） 答：输入、输出、有穷性、确定性、可行性 2、描述算法的四种方法分别是什么，有什么优缺点。（P4） 答： 1. 自然语言优点：容易理解；缺点：容易出现二义性，并且算法都很冗长。 2. 流程图优点：直观易懂；缺点：严密性不如程序语言，灵活性不如自然语言。 3. 程序设计语言优点：用程序语言描述的算法能由计算机直接执行；缺点：抽象性差，是算法设计者拘泥于描述算法的具体细节，忽略了“好”算法和正确逻辑的重要性，此外，还要求算法设计者掌握程序设计语言及其编程技巧。 伪代码优点：表达能力强，抽象性强，容易理解 3、了解非递归算法的时间复杂性分析。(P13) 要点：对非递归算法时间复杂性的分析，关键是建立一个代表算法运行时间的求和表达式，然后用渐进符号表示这个求和表达式。 非递归算法分析的一般步骤是： （1）决定用哪个（或哪些）参数作为算法问题规模的度量。 （2）找出算法的基本语句。 （3）检查基本语句的执行次数是否只依赖问题规模。 （4）建立基本语句执行次数的求和表达式。 （5）用渐进符号表示这个求和表达式。 [例1.4]：求数组最小值算法 int ArrayMin(int a[ ], int n) { min=a[0]; for (i=1; i 文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理 调试员工作总结 篇一：调试员工作总结 年终总结 从今年年初来到公司，到现在不知不觉已经到了年末，细细品味，发觉自己在不轻易间 成熟了许多，对待工作的态度和为人处世的方式也有所改变，也许这就是成长。非常感谢公 司能给我这样一个平台，让我在工作中不断学习，不断进步，慢慢的提升自身的素质和才能。 回首过去一年，公司陪伴我走过重要的一个阶段，使我实现的自己的梦想，翻开了自己人生 崭新的一页，在此我向公司尊敬的领导和亲爱的同事们表示衷心的感谢，正是有了你们的帮 助和关心才能使我在公司的发展上一个台阶。虽然XX 年是我收获最大的一年，但是自身的不足之处也暴露无疑： 1. 虽然年轻充满干劲，但是缺乏经验，在工作中容易走“弯路”，处理一些新问题上存 在着一些的欠缺。 2. 工作中不够细致，不够用心，在装置调试的过程中，不该出现的小错误经常见到。 3. 有很多东西都是第一次着手，在思想上唯唯诺诺，不敢大胆放手去做，总是考虑半天 不动手，浪费了不少时间。虽然来调试组时间不长，个人能力和工作经验也有待提高，在工作中欠缺工作经验，但 是有个良好的工作态度，必定可以积极的处理遇到的问题，虚心的请教别人，来弥补经验的 不足。有的时候工作怕麻烦，不肯静下心来认真的认真的去学习调试方法，致使在调试的过 程中感觉比较累，无从下手，容易犯一些小错误，这个是日后工作中一定要解决的问题，做 事再细致点，方便别人，严格自我。随着时间的推移，调试过的装置也渐渐的多了，也对它 们有了一定的认识，以后再遇到就不会存在心理负担。因此在今后的工作和生活中，除了积 极改正自身缺点克服弱点，还需要注重知识的积累，和经验的总结，并以高标准要求自己， 不断学习，才能使自己更快的成为一名经验丰富的技术人员。 XX年是充满期待的一年。作为部门中的一员有义务、有责任、有目标、有理想的去做 好工作，做好自己工作范围内的事情。加强学习和实践，继续提高个人水平。针对自己的岗 位，重点是把高压系列和通信系列的装置做熟悉，要做到什么样的装置该怎么调试，那些事 数值分析实验报告总结 随着电子计算机的普及与发展，科学计算已成为现代科 学的重要组成部分，因而数值计算方法的内容也愈来愈广泛和丰富。通过本学期的学习，主要掌握了一些数值方法的基本原理、具体算法，并通过编程在计算机上来实现这些算法。 算法算法是指由基本算术运算及运算顺序的规定构成的完 整的解题步骤。算法可以使用框图、算法语言、数学语言、自然语言来进行描述。具有的特征：正确性、有穷性、适用范围广、运算工作量少、使用资源少、逻辑结构简单、便于实现、计算结果可靠。 误差 计算机的计算结果通常是近似的，因此算法必有误差， 并且应能估计误差。误差是指近似值与真正值之差。绝对误差是指近似值与真正值之差或差的绝对值；相对误差：是指近似值与真正值之比或比的绝对值。误差来源见表 第三章泛函分析泛函分析概要 泛函分析是研究“函数的函数”、函数空间和它们之间 变换的一门较新的数学分支，隶属分析数学。它以各种学科 如果 a 是相容范数，且任何满足 为具体背景，在集合的基础上，把客观世界中的研究对象抽 范数 范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函 分析及相关的数学领域，泛函是一个函数，其为矢量空间内 的所有矢量赋予非零的正长度或大小。这里以 Cn 空间为例， Rn 空间类似。最常用的范数就是 P-范数。那么 当P 取1, 2 ,s 的时候分别是以下几种最简单的情形: 其中2-范数就是通常意义下的距离。 对于这些范数有以下不等式: 1 < n1/2 另外，若p 和q 是赫德尔共轭指标，即 1/p+1/q=1 么有赫德尔不等式: II = ||xH*y| 当p=q=2时就是柯西-许瓦兹不等式 般来讲矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之 矩阵范数通常也称为相容范数。 象为元素和空间。女口：距离空间，赋范线性空间， 内积空间。 1-范数: 1= x1 + x2 +?+ xn 2-范数: x 2=1/2 8 -范数: 8 =max oo ，那 外，还规定其必须满足相容性: 所以 算法设计心得体会 算法设计与分析学习心得 班级：物联网1201 姓名：刘潇学号：29 一、实验内容： 这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。 二、学习掌握： 基本程序描述： 货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一，至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线，而由始点出发的周游路线一共有！条，即等于除始结点外的n一1个结点的排列数，因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题，可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用，并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解 费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本 思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。 Mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。b 对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。 三.疑问与总结： 货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方 文本挖掘算法总结 文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概 产品调试员个人工作总结 产品调试员个人工作总结 2019年，我结束了学校生活，踏上了工作岗位，开始了新一轮不同于以往在学校的学习生涯。 这半年多以来，我在各领导及同事的帮助指导下，由一名初入社会没有任何经验的新人，成为了一名仍在不断摸索不断学习的技术员，而这半年多以来的学习使我无论是在敬业精神，思想境界，为人处事还是在业务素质，工作能力上都得到很大的提高，努力及时高效的完成领导赋予的工作任务，现将本人半年多以来的工作学习情况总结如下 1入职以来所做的工作 1图纸盖章签收 经由工程部和研发部派发下来新项目的图纸，我核对一下，盖章签收，作好记录，这样便于领导同事们的查找，修改。 项目是否对应好，图纸是否复印齐全，装订无误，这关系到接线安装人员能否对号准确安装接线，不返工。 每次复印我都会多复印一份，便于我们调试人员提前做好准备，用的哪种，需要调试哪些功能，思考下该怎样调试。 有时还会提前去接线区看看新来的接线同事有没有接错线，以免接完线，安装完后，不便于检查，电控里空间小了，板上线越来越多了，都不利于检查。 2调试出厂产品 经由车间工作人员安装接线完后，我们调试组便开始逐一检查产品各功能是否有效准确无误，还思考该用什么样的方法调试产品更加准确周到，便捷。 做到每项功能的调试准确不误漏，大家一起讨论研究各调试产品的功能，性能，用法等等。 这项工作是否完美的完成关系到公司的效益荣誉，操作人员的生命安全。 从部门同事间的讨论中，尤其售后同事反馈回的各种很实际的现象中，我深刻体会到调试人员的重要性。 3汇报工作 经我们调试完产品写完书面调试报告，由质检部审查后，我们进行软件上的 大学算法分析与设计复习总结 第1章绪论 考点： 1、算法的5个重要特性。（P3） 答：输入、输出、有穷性、确定性、可行性 2、描述算法的四种方法分别是什么，有什么优缺点。（P4） 答： 1.自然语言优点：容易理解；缺点：容易出现二义性，并且算法都很冗长。 2.流程图优点：直观易懂；缺点：严密性不如程序语言，灵活性不如自然语言。 3.程序设计语言优点：用程序语言描述的算法能由计算机直接执行；缺点：抽象性差，是算法设计者拘泥于描述算法的具体细节，忽略了“好”算法和正确逻辑的重要性，此外，还要求算法设计者掌握程序设计语言及其编程技巧。 4.伪代码优点：表达能力强，抽象性强，容易理解 3、了解非递归算法的时间复杂性分析。(P13) 要点：对非递归算法时间复杂性的分析，关键是建立一个代表算法运行时间的求和表达式，然后用渐进符号表示这个求和表达式。 非递归算法分析的一般步骤是： （1）决定用哪个（或哪些）参数作为算法问题规模的度量。 （2）找出算法的基本语句。 （3）检查基本语句的执行次数是否只依赖问题规模。 （4）建立基本语句执行次数的求和表达式。 （5）用渐进符号表示这个求和表达式。 [例1.4]：求数组最小值算法 int ArrayMin(int a[ ], int n) { min=a[0]; for (i=1; i 通用分支递归式： 使用扩展递归技术求解下列递推关系式（1） （2） Program算法设计与分析基础中文版答案 习题 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn；显然，若d能整除n和r，也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集，其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m 设sqrt(x)是求平方根的函数) 算法Quadratic(a,b,c) 描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法 a.用文字描述 b.用伪代码描述 解答： a.将十进制整数转换为二进制整数的算法 输入：一个正整数n 输出：正整数n相应的二进制数 第一步：用n除以2，余数赋给Ki(i=0,1,2...)，商赋给n 第二步：如果n=0，则到第三步，否则重复第一步 第三步：将Ki按照i从高到低的顺序输出 b.伪代码 算法 DectoBin(n) .n]中 i=1 while n!=0 do { Bin[i]=n%2; n=(int)n/2; i++; } while i!=0 do{ print Bin[i]; i--; } 9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略)对这个算法做尽可能多的改进. 算法 MinDistance(A[0..n-1]) 文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。 电源调试工作总结 非常感谢公司给我这个成长的平台，令我在工作中不断的学习，不段的进步，慢慢的提升自身的素质与才能，回首，我跨进公司这段时间里，这段时间对我来说很重要，可以说是我走过人生很重要的一个阶段，使我学到了很多工作经验，这些日子里领导和同事对我的支持与关爱，令我受用别致，在此我向公司的领导以及全体同事表示最衷心的感谢，有你们的协助才能使我在工作中更加的得心应手，在工作上，围绕中心工作，严以律己，较好的完成各项工作任务。 在工作态度上，能遵章守纪、团结同事、务真求实、乐观上进，始终保持严谨认真的工作态度和一丝不苟，勤勤恳恳，任劳任怨。在生活中发扬艰苦朴素、勤俭耐劳、乐于助人，老老实实做人，勤恳做事，简朴的生活，严格要求自己。 今后努力的方向：随公司各项制度的实行，可以预料我们的工作将更加繁重，要求也更高，需掌握的知识也更高更广。为此，我将更加勤奋的工作，刻苦的学习，努力提高文化素质和各种工作技能，为公司做出应有的贡献。在这调试过程中，作为一个运营管理者，首先提高自身的整体素质，树立起开拓创新、务实高效的形象。我充分认识到自己既是一个管理者，更是一个执行者。要想管理好这项运营工作，除了熟悉业务外，首先要以身作则，这样才能保证设备安全运营。总之，这次TCN的调试，在领导的支持、帮助下，在工程技术专家、前辈的培养下，我在不同的工作岗位上取得了一定的成绩。成绩已成 为过去，我面临的是来自新世纪、新技术、新问题的挑战。面对挑战，我深深地认识到自己的不足，差距很大。我必须一如既往地努力学习、勤奋工作，不断地增长知识，提高能力，为企业的发展尽自己的力量。我自从进入本公司参加此项工作以来，一直从事一线电工工作，主要从以下几个方面来总结： 一、在工作中，坚持谦虚、踏实、勤奋的工作准则，积累了较丰富的实践经验，取得了一定的工作成绩，得到了同事、领导认可。在此期间，完成了全过程多类工业、民用项目电气工程安装、调试、系统启动运行等工作，编写了大量的调试运营表格、调试方案、系统试运行方案，对施工、安装过程中的技术管理、生产管理有了较全面、系统的了解，二、强化理论和业务学习，不断提高自身综合素质 我重视加强理论和业务学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合素质水平。 1.认真学习相关理论和简单经验，有效快速的完成运营程序。 2.是认真学习工作业务，在学习方法上做到在重点中找重点，抓住重点，并结合自己在这些知识方面存在哪些不足之处，有针对性地进行学习，不断提高自己的办公室业务工作能力。 3.认真学习公司文件及专业技术程序文件等，结合自己工作实际，逐条应用。通过学习，进一步扎实专业知识和实际应用方法。 三、努力工作，安全生产 1、提高职工安全用电意识，增强职工责任心。 2、落实完善安全用电组织体系，健全安全管理规章制度。 数值计算方法复习提纲 第一章数值计算中的误差分析 1 2．了解误差 ( 绝对误差、相对误差 ) 3．掌握算法及其稳定性，设计算法遵循的原则。 1、误差的来源 模型误差 观测误差 截断误差 舍入误差 2误差与有效数字 绝对误差E（x）=x-x * 绝对误差限x*x x* 相对误差E r (x) ( x x* ) / x ( x x* ) / x* 有效数字 x*0.a1 a2 ....a n10 m 若x x*110m n ，称x*有n位有效数字。 2 有效数字与误差关系 （ 1）m 一定时，有效数字n 越多，绝对误差限越小； （ 2）x*有 n 位有效数字，则相对误差限为E r (x)1 10 (n 1)。 2a1 选择算法应遵循的原则 1、选用数值稳定的算法，控制误差传播； 例 I n 11n x dx e x e I 0 1 1 I n1nI n1 e △ x n n! △x0 2、简化计算步骤，减少运算次数； 3、避免两个相近数相减，和接近零的数作分母；避免 第二章线性方程组的数值解法 1．了解 Gauss 消元法、主元消元法基本思想及算法； 2．掌握矩阵的三角分解，并利用三角分解求解方程组； （Doolittle 分解； Crout分解； Cholesky分解；追赶法） 3．掌握迭代法的基本思想，Jacobi 迭代法与 Gauss-Seidel 4．掌握向量与矩阵的范数及其性质, 迭代法的收敛性及其判定。 本章主要解决线性方程组求解问题，假设n 行 n 列线性方程组有唯一解，如何得到其解？ a 11x 1 a 12 x 2... a 1n x n b1 a 21x 1 a 22 x 2... a 2n x n b2 ... a n1x 1 a n 2 x 2... a nn x n b n 两类方法，第一是直接解法，得到其精确解； 第二是迭代解法，得到其近似解。 一、Gauss消去法 1、顺序Ｇ auss 消去法 记方程组为： a11(1) x1a12(1) x2... a1(1n) x n b1(1) a21(1) x1a22(1) x2... a2(1n) x n b2(1) ... a n(11) x1a n(12) x2... a nn(1) x n b n(1) 消元过程： 经ｎ－１步消元，化为上三角方程组 a11(1) x1b1(1) a 21(2) x1a22(2 ) x2b2( 2 ) ... a n(1n) x1a n(n2) x2...a nn(n ) x n b n( n ) 第ｋ步 若a kk(k)0 ( k 1)( k) a ik(k )(k )( k 1)( k )a ik(k )( k) a ij a ij a kk(k ) a kj b i b i a kk(k )b k k 1,...n 1 i, j k 1,....,n 回代过程： 本周工作总结范文 总结一：本周工作总结范文 成为电器公司的售后服务的技术人员，以来，我努力 工作，完成了全年任何。现在对一年来的工作总结如下： 1、学好本专业的技术。无论从事什么样的工作，专业技术 永远是立足之本。作为售后技术这一块虽说不一定要求的 技术要跟研发人员的那么高，但是最基本的也要知道。起 码客户问起来你能够立马回答得出并帮助他们很好的解决 问题。一开始我老是说工资怎么那么低，不过现在想起来 也就释然了，就算是有一万块的月薪放在那里，你拿什么 来换。出来之前还满怀信心的，但是接触几次之后就发现 自己太稚嫩了，有时很想回去，但是想想又不甘心，我不 能灰溜溜的回去要有所得才行。所以很感悟，学好技术是 重中之重，先立足，在讲发展，可持续发展。打扎实基建，才能建得起高楼大夏。不过，这些工控自动化产品的技术 要想学好也不是那么的容易，很枯燥，涉及的很广泛，还 必须有一个对技术有欲望的心。特别是售后技术这块，不 只是只知道本产品的，还要了解它所应用在什么方面，是 什么机械，带动它的是什么系统等等。这些不可能一天能 够学的会的，要想大概的知道，必须要穿越一些不为人知 的黑暗，去学习、去工作、去摸索、去思考。我相信在这 领域里的人才想必也是经历一些不为人知的黑暗才有今 天的成就的吧。所以我什么都不是，我就是一草根，需要从新学习。 2、学会与人沟通。做我们这样子的工作，和人打交道是必不可少的事，有个良好的沟通能力可能会让你事半工倍。还有就是每次出差到现场作业时我都要有个心理准备，因为客户的心情不能确定，毕竟买了我们的产品出了故障对他造成一定的损失，随时会喷你一脸口水，所以抗压能力也要强。在这个时候只能小心谨慎的应付了，我一般只会说“请你放心，我会尽快帮你解决问题的”。还有出门在外，说话也要小心，尽量的从客户的心理出发，态度要好，绝对不能顶撞人家，人家可是我们的上帝。在与客户沟通时，对你从事的技术要求也是很高，一般在沟通时问的最多的也是技术性的问题;有时碰到一些不懂的技术问题就很纠结。如果是“嗯、啊、哦”的回答的话那就麻烦了;这样的问题最好就不要正面的去回答了，先从自己会的入手，尽量的转移到别的地方去，反正能帮他解决问题就可以了;要不然客户会对你的人产生怀疑的同时，也会对公司的形象造成损失，最要命的是他突然奔出一句来‘你到底会不会的’那样的话自尊心那就大受打击啦。所以在和人家沟通时要么不说在现场赶紧解决故障走人，要么就尽量的往自己知道的扯少跟人家在那里废话。 3、事前准备事后总结。在接到客户电话时，必须先了算法分析与设计复习题及参考答案
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