继增算法
A. 机器学习有哪些算法
1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。
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B. 请问什么是遗传算法，并给两个例子
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续
空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。
一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：
(1) 对待解决问题进行编码；
(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好
坏；
(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；
(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限
个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。
GA中最常用的算子有如下几种：
(1) 选择算子(selection/reproction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个
体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进行交叉
，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，对
二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改进GA的
某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对算法的收敛速度
及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值。
GA的程序设计应考虑到通用性，而且要有较强的适应新的算子的能力。OOP中的类的继
承为我们提供了这一可能。
定义两个基本结构：基因(ALLELE)和个体(INDIVIDUAL)，以个体的集合作为群体类TP
opulation的数据成员，而TSGA类则由群体派生出来，定义GA的基本操作。对任一个应用实
例，可以在TSGA类上派生，并定义新的操作。
TPopulation类包含两个重要过程：
FillFitness: 评价函数，对每个个体进行解码(decode)并计算出其适应度值，具体操
作在用户类中实现。
Statistic: 对当前群体进行统计，如求总适应度sumfitness、平均适应度average、最好
个体fmax、最坏个体fmin等。
TSGA类在TPopulation类的基础上派生，以GA的系统参数为构造函数的参数，它有4个
重要的成员函数：
Select: 选择算子，基本的选择策略采用轮盘赌模型（如图2）。轮盘经任意旋转停止
后指针所指向区域被选中，所以fi值大的被选中的概率就大。
Crossover: 交叉算子，以概率Pc在两基因链上的随机位置交换子串。
Mutation: 变异算子，以概率Pm对基因链上每一个基因进行随机干扰(取反)。
Generate: 产生下代，包括了评价、统计、选择、交叉、变异等全部过程，每运行一
次，产生新的一代。
SGA的结构及类定义如下(用C++编写)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 个体定义
class TPopulation{ // 群体类定义
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;
INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;
TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 评价函数
virtual void Statistics(); // 统计函数
};
class TSGA : public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation
TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 产生新的一代
};
用户GA类定义如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]
由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况
也不同。在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。变异概率太大，会导致不稳定。
参考文献
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Vol.24, NO.1, PP39-47, 1994
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troller Design and Tuning", IEEE Trans. S. M. C, Vol.23, NO.5, PP1330-13
39, 1993
C. 增资扩股中资本公积的计算方法
由于你的净资产比注册资本少，如果不考虑溢价，最少要按照注册资本比例计算出资额
假设增资后注册资本是A，那么
A*（1-35%）=10000
A=15384.62万（乙增资之后公司的注册资本）
乙占35%股权，要出资A*0.35=5384.62万元
D. 增量算法与分治算法各是什么含义
增量算法
增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对
增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度
分治算法
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。
分治法解题的一般步骤：
（1）分解，将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；
（2）求解，当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；
（3）合并，按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。
E. 编写算法将两个递增单链表合并成一个递减的线性表
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
typedefstructnode
{
intdata;
structnode*next;
}node,list;
list*merge(list*a,list*b)/*合并链表*/
{
list*rt=NULL,*now=NULL,*nc=NULL;
while(a&&b)
{
if(a->data>=b->data){
nc=a;
a=a->next;
}
else{
nc=b;
b=b->next;
}
if(rt){
now->next=nc;
now=now->next;
}
elsert=now=nc;
}
if(a)now->next=a;
elsenow->next=b;
returnrt;
}
list*reverse(list**lp)/*反转列表*/
{
list*f=*lp,*m=NULL,*l=NULL;
while(f)
{
m=f->next;
f->next=l;
l=f;
f=m;
}
return*lp=l;
}
list*insert(list*a,intc)
{
node*b=NULL;
if(a){
a->next=insert(a->next,c);
b=a;
}
else{
b=malloc(sizeof(node));
b->data=c;
b->next=NULL;
}
returnb;
}
voidprt(list*p)
{
while(p){
printf("%d",p->data);
p=p->next;
}
}
intmain(void)
{
list*a=NULL,*b=NULL;
inti;
for(i=10;i>0;i-=2){
a=insert(a,i);
b=insert(b,i-1);
}
printf("A: ");
prt(a);
printf(" B: ");
prt(b);
a=reverse((a=merge(a,b),&a));
printf(" A+B: ");
prt(a);
return0;
}
F. 什么是增量式PID算法
PID是工业控制上的一种控制算法，其中P表示比例，I表示积分，D表示微分。以温度控制的PID程序为例：
P（比例）表示在温度设定值上下多少度的范围内做比例动作，当温度越高，功率越小，温度越低，功率就越大，功率到底为多大，就看温度偏差值和比例区间的大小按反比关系计算。
I（积分）也是一种比例，是温度偏差值的累积值与设定的一个值之间的反比关系，但要注意何时将温度偏差值的累积值清零。积分就好像当温度比设定值低很多而你有觉得温度升的慢的时候就使劲的加大功率一样。
D（微分）是温度变化快慢跟功率的比值，即当你觉得温度上升的太快时，就降低功率，一阻止温度上升过快，反之当温度下降太快时，就加大功率以阻止温度下降太快一样。
给我邮箱我可以给你发一份PID温度控制程序。
G. 会计中的累计折旧的具体算法
有加权法去计算
H. 增值税的算法 要具体算法
1）销项税额=29.25/1.17*.17=4.25万元
2) 自产货物用于非应税项目，视同销售。计算销项税额=22*0.17=3.74万元
3）自产货物用于职工福利，视同销售。计算销项税额=5*0.17=0.85万元
本月销项税额共计=8.84万元
4）进项税=0
5）购进材料，取得增值税发票，进入进项税额10.2万元，支付运费可抵扣进项税=6*7%=0.42万元
6）从农业生产者购入免税农产品，按13%计算进项税额，支付运费可按7%抵扣进项税，但是用于职工福利部分需做进行税额转出，所以本部分可以抵扣进项税=（30*13%+5*7%）*（1-20%）=3.4万元
本月可以抵扣进项税额=10.2+0.42+3.4=14.02万元
本月应纳税额=8.84-14.02=-5.18万元
本月结转下月继续抵扣的进项税额=5.18万元