模块极小，只有6K大小！将模块添加至老主板的BIOS文件中，只要是支持EFI的老主板也可支持NVMe固态硬盘，解决了B85及类似主板或者BIOS空间有限不能使用NVMe固态硬盘的问题！

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提出了一种基于矩阵模型计算极小碰集的新方法。通过在矩阵中存储冲突集合簇的相关信息,引入集合簇中元素的频率作为启发信息,完成对极小碰集的计算。该算法的数据结构简单,程序易于实现,同时启发信息的引入减少了节点的生成。该算法可以产生而且仅产生所有的极小碰集。实验结果表明该算法有较高的计算效率。

计算了法数量曲率，得到高斯曲率、K?hler角、第二基本形式长度的平方和法数量曲率之间的基本关系，还给出共形极小球面有常数K?hler角的条件．

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,针对求取决策表所有决策约简集的NP问题,化繁为简将问题转化为对象动态增加下的决策约简求取问题。在深入分析了可辨识矩阵中可辨识集的特点及相互关系的基础上,优化改进决策辨识矩阵:①两对象之间不作逆向比较;②将决策可辨识矩阵列简化为属性等价类;③正域等价类作为决策可辨识矩阵的行,分情况给出了新决策表求取所有决策约简集的极小析取范式属性约简方法。该方法统一解决了相容和不相容决策表所有决策约简集的求取问题,最后通过实例分析验证了算法的可行性与有效性,为决策表的属性约简提供了一条高

3.最小最大准则 极小化极大准则 思想： 类先验概率未知，考查先验概率变化对错误率的影响，找出使最小贝叶斯风险最大的先验概率，然后以这种最坏情况设计分类器。 使最大可能的风险最小

证明题，编程题（代码+分析总结）。两类问题判别规则。在许多模式分类问题中，可以将某个模式分到 类中某一类，也可以由于其不可分性而拒绝将其分到任何类别。两类分类问题的极小化极大准则。最小概率误差。推导最大熵分布的一般方程。陈述贝叶斯判决边界不“经过”两个均值之间的条件。代码：大量独立的随机变量的平均将近似为一高斯分布。产生100个点（50个一类的点，50个二类的点），并计算经验误差。

2011年山东大学威海分校信号检测与估计课程作业，用matlab对极小极大准则进行验证并推测相关性质

这里只给出了源代码，没有解决方案文件，大家可以自行组装。VS2022编译通过。博弈树最大搜索深度目前是4层（代码中因为序号从0开始，所以是3，其实还是4层这，已经是上限了）。

为降低传统仿真优化方法所需的仿真次数，从而缩短仿真优化时间，提出了一种基于GRNN神经网络的仿真优化算法设计。首先，利用仿真生成一定数量的样本集，利用GRNN神经网络进行训练，得到初始回归曲面，并在该曲面上利用Pattern Search算法找出全部可能的局部极小，由于可能会找到一些假局部极小点-即噪声点，设计了剔除噪声点的方法，得到全部局部极小；在各局部极小点周围增补少量仿真样本，再次利用GRNN进行训练，得到新的回归曲面。重复增补样本，直到得到仿真优化的最优解。实例表明，本文方法能够有效降低所需样本的数量，实现仿真优化问题的求解。