基于C#的免费新闻api接口调用代码实例
基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

基于改进的C-C 方法的相空间重构参数选择*陆振波 蔡志明 姜可宇(海军工程大学电子工程学院, 武汉430033)摘 要:针对混沌时间序列相空间重构C-C 方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C 方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。
在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。
在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。
关键词:混沌,时间序列分析,相空间重构,关联积分Determination of embedding parameters for phase spacereconstruction based on improved C-C methodLu Zhen-bo Cai Zhi-ming Jiang Ke-yu(Electronic Engineering College, Navy Engineering University, WuHan 430033, China)Abstract : A new algorithm to determine delay time and embedding window was presented based on the improved C-C method modified the classical C-C method in three aspects. Considering precision and rapidity of computation, an optimal parameter was introduced into the computation of correlation integral. On the foundation of theory study, phase space reconstruction of three kinds of chaotic time series is carried out, and the result of simulations verify that the algorithm is more applicable for determining appropriate delay time and embedding window.Key Words : chaos, time series analysis, phase space reconstruction, correlation integral1 引言近年来,混沌时间序列分析方法在很多科研和工程领域中得到广泛应用。
基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法

基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法
杨德刚
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2005(32)1
【摘要】入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线.分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法.用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率.
【总页数】3页(P86-87,91)
【作者】杨德刚
【作者单位】重庆大学计算机科学与工程学院,重庆,400030;重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆,400047
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于免疫遗传算法的模糊C均值聚类算法应用研究 [J], 李鹏松;石卓;刘欣
2.基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割 [J], 杨宁;张培林;任国全;李俊
3.基于模糊C均值聚类算法与隶属算法的容差电路软故障诊断 [J], 黄亮;侯建军;骆丽
4.基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法 [J], 李同强;周天弋;吴斌
5.基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法 [J], 董发志;丁洪伟;杨志军;熊成彪;张颖婕
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基于单片机的篮球计分器设计c语言

基于单片机的篮球计分器设计(C语言)篮球比赛是一项充满激情和竞争的体育运动,而比赛中的计分系统则是至关重要的。
为了简化裁判员的工作,提高比赛的进行效率,我们需要设计一个基于单片机的篮球计分器。
本文将基于C语言来设计一个简单而实用的篮球计分器,并且通过详细的步骤和代码解释来展示整个过程。
一、需求分析在设计篮球比赛计分器时,我们首先要明确需求,包括但不限于:1. 计分功能:能够记录两支球队的得分,并且在比赛进行中能够进行加减分操作。
2. 计时功能:能够记录比赛的时间,并在比赛开始和结束时进行提示。
3. 显示功能:能够在LED或LCD上清晰地显示比赛的得分和时间。
4. 操作功能:提供简单的按钮操作来实现计分和计时的控制。
二、硬件设计基于需求分析,我们需要准备以下硬件设备:1. 单片机:选择一款常见的单片机,如STC89C52或者Arduino等。
2. 显示器件:可以选择LED数码管、LCD液晶显示器等。
3. 按钮开关:用于进行得分和时间的控制操作。
4. 电源供应:提供单片机和显示器件所需的电源。
三、软件设计1. 硬件连接:将单片机与显示器件、按钮开关进行合理的连接。
2. 编码开发:编写C语言程序,实现计分、计时和显示功能。
3. 调试测试:通过单片机仿真器或者实际硬件进行测试,确保程序的稳定可靠。
4. 优化完善:根据测试结果进行程序的优化和完善,确保篮球计分器能够满足实际比赛需求。
四、C语言程序设计在C语言程序设计过程中,我们需要着重考虑以下几个方面:1. 硬件端口定义:定义单片机与显示器件、按钮开关的硬件端口连接。
2. 初始化设置:初始化单片机和显示器件,包括显示模式、按键响应等。
3. 计分功能实现:编写加减分的逻辑判断和显示更新代码。
4. 计时功能实现:编写定时器中断和计时显示更新代码。
5. 用户操作响应:编写按钮按键中断的响应代码,实现得分和时间的控制。
五、程序调试在程序编写完成后,需要进行充分的调试测试,以确保程序的稳定性和可靠性。
基于C

基于C摘要:应用c-d生产函数对1995-2008年聊城市的农业生产投入要素进行了测度与评价。
结果表明,聊城市农业生产处于规模报酬递增阶段,各要素的作用比较协调,处于稳步增长阶段;耗电量、化肥施用量、灌溉量对农业产出的增长作用分别为7.74%、4.65%和3.29%;耗电量和化肥施用量的弹性系数都远小于1,说明在目前情况下尚没有充分发挥其投资效益,仍有潜力可挖;影响农业总产出的因素除了已选择的耗电量、化肥施用量、灌溉量3要素外,还有技术水平的提高和政策因素的影响。
关键词:农业生产要素;c-d生产函数;测度与评析;聊城市中图分类号:f062.2 文献标识码:a 文章编号:0439-8114(2013)03-0734-04山东省聊城市近年来着力发掘其作为江北水城的特殊资源优势发展旅游业,因而要对境内水源做近一步的限制利用与保护,同时也间接造成了在聊城市既定可利用水量的前提下导致农业灌溉用水量下降的潜在趋向,这将影响聊城市农业产业结构。
因此,论证农业各生产要素是否协调,对农林牧渔的贡献到底多大,是否需要调整等显得尤为必要。
c-d生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯两人对美国1899-1922年期间的有关经济进行分析和估算时提出来的,直到目前仍被广泛认为是一种常用的生产函数。
近年来,此方法在国内外农业生产研究方面已有一些深入的研究与成功的运用,如王林等[1]对山东省农业投入产出进行了分析;杨君等[2]对塔里木盆地农业生产投入产出潜力进行了研究;秦耀辰等[3]通过构建生产函数对河南省东部平原的粮食生产进行过投入产出潜力评估。
然而在此模型的应用中对灌溉量、农业耗电量的讨论还较少,更多的是单纯的分析劳动力投入和耕地面积等要素对农业产出的影响[4,5]。
事实上现代农业已日益集约化、机械化,耕地面积、劳动力人数对农业产出的影响已不再是决定性的要素,引入更多要素便成为必然,例如代表灌溉量的有效灌溉面积[6],代表能源投入利用的耗电量以及与农业生产方式息息相关的化肥投入量等。
基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计

-089-2023年第35期(总第375期)教学案例基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计钱 枭摘 要:跨学科学习是学习方式、教学方式变革的新方向,主张在真实的生活情境中利用不同的学科思维解决实际问题。
主要论述基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计,旨在让学生在跨学科主题学习活动中,结合具有逻辑性的问题链深化对学科上位概念的理解,由此在新的问题情境中学会迁移,并为教师在跨学科主题设计、活动实施上实现预估评价与科学打磨。
关键词:跨学科学习;“C-POTE”模型;大概念;问题链作者简介:钱枭(1994—),男,江苏省苏州市吴江区盛泽实验小学。
跨学科学习强调培养学生在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决问题的能力,该能力不仅包含解决问题的策略性知识,更强调在面对不同问题情境时调整问题解决策略的迁移能力。
本文参照华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队提出的以大概念为基础的跨学科主题学习“C-POTE ”模型,即“概念群→问题链→目标层→任务簇→证据集”,以“令人沉醉的中国美食”主题为例,设计跨学科主题学习活动,分析跨学科主题活动设计策略。
一、“C-POTE”模型与跨学科主题活动设计概述“C-POTE ”模型是由华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队在核心素养目标的导向下,结合学习进阶和教学评一体化设计的核心思想所建构的,以大概念为基础的跨学科主题学习模型。
C 、P 、O 、T 、E 分别对应概念群、问题链、目标层、任务簇、证据集。
根据跨学科主题学习活动的不同阶段,教师和学生分别承担不同的驱动任务,共同指向核心素养的达成[1]。
概念群是整合多学科的关键纽带。
跨学科学习主张在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决实际问题。
因此,跨学科学习的主题活动设计需要先从各学科的基本概念出发,寻找各学科基本概念的交叉点,形成上位的跨学科概念,再根据跨学科概念与社会生活中的实际问题设计跨学科主题。
教师要立足本学科核心概念,寻找不同学科概念之间的交叉点,结合真实情境,设计跨学科主题,让学生明白该解决什么问题。
基于模糊C均值的进化神经网络分类模型

在 聚类节 点 中 , 具有 最大 隶属 度 的节点 就是 优胜节 点 。
T =m x 丁 : =12 …, } j a{ 7 ,, M 输入向量 K 的类别就是聚类中的优胜节点所对应的类别 。
3 算 法 实 现
在进 化神 经网络 分类 器 的训练 过程 中 , 主要包 括两 个过 程 : 始化 聚类层 节点 ; 初 优化 聚类 层 。
@ … ⑨ . 《
… .
此, 一旦模型按照样本数据( , ) X 进行训练 , 就能通过这些连接传到聚类
层, 从而计 算 出输入 向量 X 与其所 属 的 聚类J间 的隶 属度 。
T = ( ) a s a X ,j ) x L 一 ) ( a ) x =G us n( c, =e p ( / 2 j i
文献标识码 : A 中 图 分 类 号 : P 9 T 31
1 引 言
随着计算机应用及 It nt 日 ne e 的 益普及 , r 世界上的数据正以惊人的速度增长 , 不同领域的人们都期待着从这 些数据中得到 自己想要的答案 , 将信息变为知识。越来越多的研究者热衷于数据挖掘技术 , 在数据挖掘功能 中对 制定 决策扮 演重 要 角色 的一种 方法 就 是分类 。分 类首 先 是建 立能 描 述确 定 数 据类 别 的模 型 , 然后 用 这 个模 型对
学
报
第2 3卷
3 1 初 始化 聚类层 节点 .
在这个过程中, 使用模糊 C均值算法将输入空间分成 M 个模糊组 , 并作为聚类层的节点。模 糊 C均值 算 法
的 目的是 将 目标 函数 最 小化 , 目标 函数 为 : 设
÷ " 7 I2  ̄ 3 lt u
其中:
基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究

a n a l y s i s r e s u l t s s h o w e d t h a t u s i n g f u z z y c l u s t e i r n g t o c l a s s i y f t h e t r a ic f l f o w w a s f e a s i b l e . T h e s p e e d i n l f u e n c e d
交 通 是 否 处 于 拥 挤 状 态 …。这 些 阈值 选 择 的 准 确 维数 据 空 间分 布 的 样 本 分 成 特 定 数 目的 类 。F CM 性 将 对 交 通 状 态 判 别 的结 果 产 生 很 大影 响 。 而 在 是 把 n个 向 量 x .( i _ 1 ,2 ,3 , … ,n )分 为 c个
o n t h e t r a ic f lo f w c l a s s i i f c a t i o n g r e a t l y , o c c u p a n c y t h e s e c o n d , l f o w t h e l a s t . Ke y wo r d s : t r a 衔C lo f w; i d e n t i i f c a t i o n o f t r a ic f s t a t e ; f u z z y C. me a n s c l u s t e r i n g
S t udy o n i de nt i f i c a t i O n O f t r a f ic f s t a t e ba s e d o n f uz z y C. me a ns
c l us t e r i ng
ZHANG Yu n y u n
种 参 数 对 交通 状 态 判 别 的 影 响 。 分 析 结 果 表 明 : 用模 糊 聚 类 进 行 交通 流 状 况 分 类是 一 种 可 行 的方
基于模糊C-均值的无线传感器网络算法

Al o ih o ie e sS n o t r s d 0 z y C- e n g r t m f rW r l s e s rNe wo k Ba e n Fu z M a s
C N Je i . I NG Pn HE i-e JA ig j
( . c o l f o ue ce c n e h oo y Hu e N r l ies y Hu n s i 3 0 2 C ia 1 S h o C mp tr in ea dT c n lg , b i o ma Unv ri , a g h 4 5 0 , hn ; o S t
[ ywod lWi ls S no t r( N)F zyC— asF M)rue cutr Ke r s r es e sr wokWS ; u z Men (C ;o t;ls e Ne e
DOI 1.9 9 .s.0 03 2 . 1 20 1 : 03 6 /i n10 —4 82 11 . js 0 2
中 分 号: P 3 图 类 T3 9
基 于模糊 C 均值 的无 线传 感器 网络 算法 .
陈洁洁 ,蒋 平
(.湖北师范学院计算机 科学与技术 学院,湖北 黄石 4 5 0 ;2 1 3 0 2 .黄石理工学 院,湖 北 黄石 4 5 0 ) 3 0 2
捕
要: 在低 功耗 自 应集簇 分层 型协议 算法的基础 上,提 出一种基于模糊 C均值 的无线 传感器 网络 算法 。在簇形成 阶段采 用模糊 C均 适 一 一
L ND1 。
∑( )
如果 “ 一 ” P <£,则算法停止 ,即输 出聚类 中心 P 簇 ( 头节点) ,网络中 的每一个节点都归属于不 同簇 ,并且都有簇 的标识 ,否则 ,令 b b l = + ,转到步骤() 2。 首轮 ,根据系统预 先指定的最优簇头个数 C,通过模糊 C 均值聚类方法将整个 传感器 网络分成 C 一 个簇 类区域 ,每个 节点隶属于其 中一个簇类 区域 ,簇类 的节 点到其相 应的簇类
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基于C#的免费新闻api接口调用代码实例代码描述:基于C#的免费新闻api接口调用代码实例代码平台:聚合数据using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using ;using System.IO;using ;using System.Diagnostics;using System.Web;//----------------------------------// 新闻调用示例代码-聚合数据// 在线接口文档:/docs/138// 代码中JsonObject类下载地址:/download/gcm32060 21155665/7458439//----------------------------------namespace ConsoleAPI{class Program{static void Main(string[] args){string appkey = "*******************"; //配置您申请的appkey//1.新闻检索string url1 = "/onebox/news/query";var parameters1 = new Dictionary<string, string>();parameters1.Add("q", ""); //需要检索的关键字,请UTF8 URLENCOD Eparameters1.Add("key", appkey);//你申请的keyparameters1.Add("dtype", ""); //返回数据的格式,xml或json,默认jsonstring result1 = sendPost(url1, parameters1, "get");JsonObject newObj1 = new JsonObject(result1);String errorCode1 = newObj1["error_code"].Value;if(errorCode1 == "0"){Debug.WriteLine("成功");Debug.WriteLine(newObj1);}else{//Debug.WriteLine("失败");Debug.WriteLine(newObj1["error_code"].Value+":"+newObj1 ["reason"].Value);}//2.实时热点string url2 = "/onebox/news/words";var parameters2 = new Dictionary<string, string>();parameters2.Add("key", appkey);//你申请的keyparameters2.Add("dtype", ""); //返回数据的格式,xml或json,默认jsonstring result2 = sendPost(url2, parameters2, "get");JsonObject newObj2 = new JsonObject(result2);String errorCode2 = newObj2["error_code"].Value;if(errorCode2 == "0"){Debug.WriteLine("成功");Debug.WriteLine(newObj2);}else{//Debug.WriteLine("失败");Debug.WriteLine(newObj2["error_code"].Value+":"+newObj2 ["reason"].Value);}}/// <summary>/// Http (GET/POST)/// </summary>/// <param name="url">请求URL</param>/// <param name="parameters">请求参数</param>/// <param name="method">请求方法</param>/// <returns>响应内容</returns>static string sendPost(string url, IDictionary<string, string> p arameters, string method){if(method.ToLower() == "post"){HttpWebRequest req = null;HttpWebResponse rsp = null;System.IO.Stream reqStream = null;try{req = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);req.Method = method;req.KeepAlive = false;req.ProtocolVersion = HttpVersion.Version10;req.Timeout = 5000;req.ContentType = "application/x-www-form-urlencode d;charset=utf-8";byte[] postData = Encoding.UTF8.GetBytes(BuildQuery (parameters, "utf8"));reqStream = req.GetRequestStream();reqStream.Write(postData, 0, postData.Length);rsp = (HttpWebResponse)req.GetResponse();Encoding encoding = Encoding.GetEncoding(rsp.Charac terSet);return GetResponseAsString(rsp, encoding);}catch(Exception ex){return ex.Message;}finally{if(reqStream != null) reqStream.Close();if(rsp != null) rsp.Close();}}else{//创建请求HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Cre ate(url + "?"+ BuildQuery(parameters, "utf8"));//GET请求request.Method = "GET";request.ReadWriteTimeout = 5000;request.ContentType = "text/html;charset=UTF-8";HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.Get Response();Stream myResponseStream = response.GetResponseStream();StreamReader myStreamReader = new StreamReader(myRespons eStream, Encoding.GetEncoding("utf-8"));//返回内容string retString = myStreamReader.ReadToEnd();return retString;}}/// <summary>/// 组装普通文本请求参数。
/// </summary>/// <param name="parameters">Key-Value形式请求参数字典</param>/// <returns>URL编码后的请求数据</returns>static string BuildQuery(IDictionary<string, string> parameters, string encode){StringBuilder postData = new StringBuilder();bool hasParam = false;IEnumerator<KeyValuePair<string, string>> dem = parameters. GetEnumerator();while(dem.MoveNext()){string name = dem.Current.Key;string value = dem.Current.Value;// 忽略参数名或参数值为空的参数if(!string.IsNullOrEmpty(name))//&& !string.IsNullOrEmp ty(value){if(hasParam){postData.Append("&");}postData.Append(name);postData.Append("=");if(encode == "gb2312"){postData.Append(HttpUtility.UrlEncode(value, En coding.GetEncoding("gb2312")));}else if(encode == "utf8"){postData.Append(HttpUtility.UrlEncode(value, En coding.UTF8));}else{postData.Append(value);}hasParam = true;}}return postData.ToString();}/// <summary>/// 把响应流转换为文本。