网络理论

本书提供了一种利用MATLAB软件进行神经网络设计和应用的实用指南。它涵盖了MATLAB的基础知识、神经网络的理论原理以及MATLAB工具箱的具体实现。本书包括示例、习题和案例研究，帮助读者深入理解和掌握神经网络的原理及其在实际应用中的使用。

本书探讨了遗传算法和神经网络的基础理论、设计方法及其在优化压力管网方面的具体应用。适合计算机专业人员、工程技术人员和科研人员参考学习。

粗糙集的智能 + 神经网络的分类能力，嗯，这个组合还挺妙的。粗糙集理论框架下的神经网络建模，讲的就是怎么用粗糙集去预数据，把输入精简得更干净，再喂给神经网络，模型结构一下就清爽了。挺适合那种原始数据不太规整的场景，像做分类、做规则抽取都挺实用的。

基于节理网络的块度预测模型，用分形理论做支撑，模拟结果还挺靠谱的。尤其是在自然崩落法里，块度分布关系到放矿控制和连续出矿，影响挺大。你要是在搞矿山设计，尤其是像金川镍矿这种复杂地质条件下的，那这个方法真挺值得一试的。用的是蒙特卡罗模拟生成节理网络，再加上分形维数拟合出来的预测模型，听起来复杂，但其实建模思路还挺清晰。关键是结果也比较实用，像 1.2 米这个特征尺寸，大块率一看就能判断适不适合自然崩落法。

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

《洞察数据挖掘：理论与实践》是一本适合入门的书，内容挺全面的，涵盖了从数据预到机器学习的各个方面。比如说数据清洗、特征选择，还有一些常用的机器学习算法，像决策树、支持向量机、K-means 聚类都讲得挺清楚的。如果你是做数据或者机器学习的，这本书真的挺实用，尤其是配合里面的光盘，操作起来更直观。书里还了多实用的工具，比如说Weka，用它可以轻松进行数据和建模。，这本书挺适合新手入门的。你可以通过实际的案例来深入理解每个概念，学到的知识不止停留在理论层面。书中的数据集和实例，结合实际操作，能你更好地理解数据挖掘的技巧。关键是，它起来不复杂，虽然涉及的内容多，但都有条理。如果你想把数据挖掘应用到实

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

提供优化理论相关安装包，包括 cplex12.6.3、cplex12.9、cplex12.5、cplex20.10 版本，以供下载使用。