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mul(A,X)函数将两个矩阵相乘，例如[图片]相乘 A B 1 [[3,5],[2,8]] [[4,6],[2,4]] 2 =mul(A1,B1) A2 将A1 和 B1相乘，返回矩阵 [图 ..
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A B 1 [[3,5],[2,8]] [[4,6],[2,4]] 2 =A1.(~.(~*5)) 3 =A1.(~.(~*B1(A1.#)(#))) A2 数乘，A1 的每个元素都乘以 5， ..
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A B 1 [[3,5],[2,8]] [[4,6],[2,4]] 2 =A1.(~++B1(#)) 3 =A1.(~--B1(#)) A2 A1 和 B1 的元素相加，返回 [[7,11], ..
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[图片]将矩阵进行上下合并和左右合并 A B 1 [[3,5],[2,8]] [[4,6],[2,4]] 2 =A1|B1 3 =transpose([A1,B1]).(~.conj()) A ..
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可以用序列操作对矩阵元素进行引用 A 1 [[22,7.25],[38,71.2833],[26,7.925],[35,53.1],[35,8.05]] 2 =A1(1) 3 =A1.(~(1 ..
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全“1”矩阵，零矩阵，主对角线为”1”的矩阵，单位矩阵 A 1 =ones(3,2) 2 =zeros(3,2) 3 =eye(3,4) 4 =I(3) A1 生成3 行 2 列的全”1”矩阵 ..
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在SPL 中，矩阵以二级序列的形式存在，比如[[22,7.25],[38,71.2833],[26,7.925],[35,53.1],[35,8.05]]，每一个子序列表示一行，通常是一个样本 ..
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计算向量的最大最小值、平均值、中位数、众数、四分位数、极差、方差、标准差、偏度、标准误 A 1 [7,9,6,23,56,1,6] 2 =A1.max() 3 =A1.min() 4 =A1. ..
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norm()可以用来对向量或矩阵进行归一化操作 A 1 [7,9,6,23,56,1] 2 =norm(A1) 3 =norm@0(A1) 4 =norm@s(A1) A2 对向量A1进行归一 ..
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A 1 [7,9,6,23,56,1] 2 =transpose(A1) A1输入一个向量 A2 对 A1 进行转置，返回一个列向量 [图片]
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A B 1 [7,9,6,23,56,1] [7,9,6,23,56,1] 2 =A1++B1 3 =A1--B1 4 =A1.(~*5) 5 =A1.(~*B1(#)).sum() 6 =m ..
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A 1 [7,9,6,23,56,1] 2 =sqrt(sum(A1.(~*~))) A1输入向量 A2 计算向量A1的模，返回61.903
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A.freq(o)计算向量A 中 o 出现的频度，如果 o 省略，则查找空值的频度（包括空字符串和 NA） A 1 [0,NA,2,3,,5,6,3,100,9] 2 =A1.freq(3) ..
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mfind(A,n)，在A中查找前n个非0 成员位置 A 1 [0,6,0,23,56,1,0] 2 =mfind(A1,3) 3 =mfind(A1) 4 =mfind(A1,20) A1 ..
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在SPL中可以通过位置引用向量元素 A 1 [7,9,6,23,56,1] 2 =A1(3) 3 =A1.to(2) 4 =A1.to(3,5) 5 =A1.to(3,) 6 =A1.m(-2 ..
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在SPL 中用序列来表示向量，向量的元素被称为成员，成员和成员之间用逗号间隔。 比如：[7,9,6,23,56,1]表示一个有6 个元素的向量，也就是有 6 个成员的序列。 SPL代码和返回值 ..
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[链接]目录 [链接]向量运算 [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接]矩阵运算 [链接]基本运算 [链接] [链接] [链接] [链 ..
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有工业经验表明，重要度高的出料划分生产路线时所起的作用更大，为了体现这一作用，我们尝试了层次kmeans聚类，即按出料的重要度分层次进行kmeans聚类，过程如下： 1. 将所有出料数据X在初 ..
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有了初始化类心，将其传入kmeans方法中，就能得到各生产路线的类心。当有新的收率数据Y需要确定类别（生产路线）时，只需确定Y中每个成员到哪个类心最近，该成员就属于哪一类。 过程如下： 预测数 ..
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kmeans的聚类结果受随机初始化的类心影响较大，有可能两次聚类的结果会因为初始类心的不同而不同，这会造成一种奇怪的现象，同一天的数据，因为两次聚类而属于两条生产路线，这是工业生产中不能接受的 ..
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工业上，某些装置的出料收率波动比较大，其中的一些出料量还需要特别关注，这些需要关注的出料往往与生产路线对应，比如催化装置中，汽油的收率大时，认为是汽油路线，柴油的收率大时，认为是柴油路线…现在 ..
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有边界的线性拟合方法保证拟合时收率被限制在边界内，误差限制法保证收率不偏离基础收率太远，现在只有约束2（所有出料对某一种进料的收率和等于1）还没有满足，本节将介绍一种线性变换的方法来满足此约束 ..
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为了满足约束3（收率不能偏离基础收率太远），将收率与基础收率的差称为偏差收率，记为WE。 WE=W-B 收率W范围是[0,1]，基础收率B是固定的，偏差收率WE的理论最大范围是[-1,1]，但 ..
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在积累了一些进料和出料的样本数据后，我们希望计算出收率矩阵。 如果没有任何约束条件，用最小二乘法就可以得到收率W。 W=linefit(X,Y) 其中linefit(…)是最小二乘线性拟合函数 ..
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工业生产活动的目标是利用原料生产产品，从而产生利润。原料经过一系列加工过程，包括物理反应和化学反应，最终形成产品，生产的理想状态是原料到产品的转换率是确定的，工厂想生产多少产品就知道需要准备多 ..
