反向传播算法

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些

这里展示了双向传播，一种比传统的反向传播和自动编码器更快、更准确、更可靠的新型深度学习算法。借助这一算法，您可以在普通计算机上仅用20分钟就能够使用MNIST数据训练神经网络，无需依赖GPU。如果您选择采用本算法，请务必注明引用。

matlab代码按f5命令窗口执行，用于NN字符识别的神经网络和反向传播。

仿射传播聚类算法 (Affinity Propagation Clustering, AP) 是一种高效的聚类算法，特别适用于处理大规模数据集和众多类别的情况。 算法原理: AP算法通过数据点之间传递信息来识别数据中的聚类中心 (exemplars)。每个数据点都向其他数据点发送信息，表明其适合作为聚类中心的程度，并接收来自其他数据点的类似信息。通过迭代传递信息，算法最终确定一组代表性的聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。 挑战与改进: 传统的AP算法在实际应用中面临两个挑战： 偏向参数难以确定: 算法的性能受偏向参数的影响，而最佳参数值难以确定。 震荡问题: 算法可能陷入震荡状态，

反向键索引可你有序列数据时常见的性能问题，是那些连续增长的列。它通过将索引的键值反转来打乱数据的连续性，使得数据在索引中分布更均匀，减少了插入时的热点问题。举个例子，如果你有一个记录订单号的字段（比如从 1 开始顺序增加），使用反向键索引后，它就不会总是将新数据写入索引的同一个位置，从而提升性能。你可以通过 SQL 命令来实现：CREATE INDEX rev_index ON itemfile (itemcode) REVERSE;如果需要重建索引，可以用ALTER INDEX rev_index REBUILD NOREVERSE;。反向键索引是 Oracle 中一个蛮有用

进化算法和 AP 聚类的组合，听起来是不是有点黑科技那味儿？这个叫进化吸引子传播 AP 聚类算法的东西，确实挺有意思的。它不是简单叠加两种技术，而是把遗传算法、粒子群优化这类优化手段和Affinity Propagation聚类算法揉在了一起，能有效避免 AP 卡在局部最优的问题，聚得更准，分得更稳。 初始化用的是一组随机种群，每个个体都是个潜在的聚类中心。计算相似度矩阵，再做责任和可用性消息传递，说白了就是“我适不适合当中心”和“我觉得你适不适合当中心”的互相喊话过程。挺像民主投票，但背后逻辑更复杂。 更新适应度后就是进化操作了，经典套路：选择、交叉、变异全上，挺适合你做一些自适应聚类实验。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

PowerDesigne 的反向数据结构功能，挺适合用来做数据库模型还原的，尤其你要搞清楚老项目库里那些错综复杂的表之间是怎么个关系，用它真是省心多了。从数据库直接生 PDM，再一键导出成 HTML 文档，别人看了都说“清爽”。关键操作就是搞定 JDBC 连接，别忘了配对 JAR 包路径，不然连都连不上。生成报告那块也灵活，能自定义字段、注释、主键信息，文档整理起来挺有条理的。如果你手上正好接了个老项目，或者要把数据库结构文档化，PowerDesigne 这套流程还是蛮靠谱的，值得一试。

Java 写的病毒传播模拟项目，封装在virusBroadcast.rar里，功能挺全的，适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套，模拟病毒在群体中怎么传播，界面也有，直观展示传播过程，点点按钮就能看到变化，比较友好。 Java 编程负责主逻辑和 GUI，数据也靠它。UI 部分用的是 Swing，看着虽然不算炫，但胜在清晰，响应也快。建模部分用了SIR模型，参数像R0、潜伏期啥的都能配置，算得还挺靠谱。 如果你对数学建模感兴趣，是对病毒传播类的模型，这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的，而且数据结构和算法也用得比较稳当，逻辑清晰，适合学习。 值得一提的是它的事