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logistiC函数表达式

大概就是通过这个构造出一个(0,1)的函数,而且f在接近0或1时随x的变化很小.但其实这种函数可以各种构造,比如加一个系数的arctan函数.但据说有人证明过在实数集内参数为1.7的logistic函数和正态累计函数差在0.01以内.所以logistic函数其实是正态累计函数的一个近似.个人觉得从这个意义上去理解logistic函数会更好一些,毕竟正态分布在统计学中的意义是毋庸置疑的.

y=log(a,x)x=a^y反函数为y=a^x

就是logistic变换,对应的就是logistic函数,一般不会选择这个的,我没有碰到过这样的数据.

Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数,它是皮埃尔弗朗索瓦韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的.广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长(P)的S形曲线.起初阶段大致是指数增长;然后随着开始变得饱和,增加变慢;最后,达到成熟时增加停止.

逻辑函数的通用表达式为:Y=f(X1,X2,……,Xk);k元逻辑函数;在【真值表】中,k元逻辑函数必然恰好具有:2^k行.我们用:v=(x1,x2,……,xk) 来表示真值表某一行中全部自变量的【赋值组合】. 那么该行对应的函数值可记作:Y=f(v);我们知

趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归,它是迄今为止研究最多,也最为流行的定量预测方法.它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线,使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势,然后按照这个增长趋势曲线,对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值.常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等,寻求趋势模型的过程是比较简单的,这种方法本身是一种确定的外推

应该是一样的,同一个概念

①标准“与-或”表达式 ,就是最小项之和②标准“或-与”表达式 ,就是最大项之积

比如说原来逻辑函数表达式共有5项,经简化变成2项,而且再不能化简了.那么这个2项的逻辑表达式就是最小项表达式.举个例子:F = A+AB+ABC+ABCD+ABCDE 它的最小项表达式为:F = A(1+B+BC+BCD+BCDE) = A

逻辑表达式的函数值为1,说明该逻辑表达式所表达的值是真值,既然是真值,那么这样的项相加才有一定的函数意义.倘若逻辑表达式的函数为非1,说明改逻辑表达式所表达的值是非真值,非真值的项相加是没有函数意义的.做一个简单的比方:(1)1+1+1++n=n1 (2)0+0+0++ 是没有意义的.希望对你有帮助!

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