基对当前传统个人信用评价体系中的种种问题，提出了一种基于遗传神经网．络(GA-NN)的个人信用评估模型．利用 BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性，并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值．弱化了评价中 的人为因素，提高了评价结果的准确性和权威性，解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究 表明，遗传神经网络的评价模型是令人满意的。

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c++处理有限元问题源代码 #include #include #include #include class Q8 { public: int NN, NF, NE, KU, KV, KRX, KRY, KQ, LK; int JEW[9], JLL[17], JE[9][501], JD[3006], KPQ[3][50], JRX[50], JRY[50], JU[5

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This program is an encoder/decoder for Reed-Solomon codes. Encoding is in systematic form, decoding via the Berlekamp iterative algorithm. In the present form , the constants mm, nn, tt, and

HTML 4.01 / XHTML 1.0 标签参考手册 NN：显示所支持标签的 Netscape 的最早版本。 IE：显示所支持标签的 Internet Explorer 的最早版本。 DTD：显示在哪一种XHTML 1.0 DTD中，标签是被允许的。S=Strict, T=Transitional, F=Frameset. 基本的标签 描述

DMOS power stage rated at 55V and 3A continuous n Low RDS(ON) of typically 0.3W per power switch nn Low-loss current sensing method n Digital or analog control of motor current n Thermal shutdown (