網路營銷esp模型過程

1、什麼是ESP戰略績效系統？

ESP，又稱戰略績效管理系統，主要解決客戶的戰略管理、戰略執行、指標管理和績效考核問題。
ESP戰略績效管理系統是為企業、政府以及其他組織的戰略能夠有效執行而設計，可以幫助企業將戰略、目標、計劃、任務、指標的執行落地，可以幫助各級政府部門將年度規劃、管理重點執行落地，並且能夠動態的評估KPI指標的執行效果，從而實現過程管理與結果管理相結合的雙重效果。產品的主要依據是組織管理、流程管理、目標管理和平衡計分卡（BSC）理論，將戰略、目標、計劃、任務、指標、績效和價值進行系統化的管理，形成了人人有目標、人人有指標，人人有績效、人人有價值，從而來實現有實際意義的組織績效、部門績效和個人績效。
主要功能包括：戰略執行管理、戰略監控、戰略績效、戰略保障、運營系統、管理工具。

戰略性績效管理是指對企業的長期戰略制定實施過程及其結果採取一定的方法進行考核評價，並輔以相應激勵機制的一種管理制度。戰略績效管理即以戰略為導向的績效管理系統， 並促使企業在計劃、組織、控制等所有管理活動中全方位的發生聯系並適時進行監控的體系。其活動內容主要包括兩方面： 一是根據企業戰略， 建立科學規范的績效管理體系， 以戰略為中心牽引企業各項經營活動； 二是依據相關績效管理制度， 對每一個績效管理循環周期進行檢討， 對經營團隊或責任人進行績效評價， 並根據評價結果對其進行價值分配。

2、ESP到底是做什麼用的？

是對旨在提升車輛的操控表現的同時、有效地防止汽車達到其動態極限時失控的系內統或程序的通容稱。電子穩定程序能提升車輛的安全性和操控性。

拓展資料

ESP是英文Electronic Stability Program的縮寫，中文譯成「電子穩定程序」。它通過對從各感測器傳來的車輛行駛狀態信息進行分析，然後向ABS、ASR發出糾偏指令，來幫助車輛維持動態平衡。ESP可以使車輛在各種狀況下保持最佳的穩定性，在轉向過度或轉向不足的情形下效果更加明顯。

工作原理:

在一定的路面條件和車輛負載條件下，車輪能夠提供的最大附著力為定值，即在極限情況下，車輪受到的縱向力（沿車輪滾動方向）與側向力（垂直車輪滾動方向）為此消彼長關系。電子穩定程序可分別控制各輪的縱向的制動力，從而對側向力施加影響，從而提高車輛的操控性能。

當縱向力達到極值時（比如車輪抱死），側向力即為0，此時車輛的橫向運動將不受控制，即發生側滑，此時可能無法按司機的意願進行變道或者轉彎。電子穩定程序可以檢測並預防車輛側滑，當電子穩定程序檢測到車輛將要失控，它會向特定的車輪施加制動力從而幫助車輛按照駕駛者期望的方向前進。

3、網路營銷的ESP戰略是什麼

車身電子穩定系統(Electronic Stability Program,簡稱ESP) 2,鑰匙打開,ESP燈亮

4、簡述ABS系統對制動壓力的調壓過程/簡述EDB裝置的工作原理。ESP系統的主要功能是什麼？簡述其工作原理。

ABS是Anti-LockBrakeSystem的英文縮寫，即「剎車防抱死系統」。在沒有ABS時，如果緊急剎車一般會使輪胎抱死，由於抱死之後輪胎與地面是滑動摩擦，所以剎車的距離會變長。如果前輪鎖死，車子失去側向轉向力，容易跑偏；如果後輪鎖死，後輪將失去側向抓地力，容易發生甩尾 。特別是在積雪路面，當緊急制動時，更容易發生上述的情況。ABS是通過控制剎車油壓的收放，來達到對車輪抱死的控制。其工作過程實際上是快速地完成「一放一收」的循環工作過程，使車輛始終處於臨界抱死的間隙滾動狀態。

EBD的英文全稱是ElectricBrakeforceDis-tribution，中文直譯為「電子制動力分配」。EBD的功能就是在汽車制動的瞬間，高速計算出四個輪胎由於附著不同而導致的摩擦力數值，然後調整制動裝置，使其按照設定的程序在運動中高速調整，達到制動力與摩擦力（牽引力）的匹配，以保證車輛的平穩和安全。

ESP是英文ElectronicStabilityProgram的縮寫，中文譯成「電子穩定程序」。這一組系統通常是支援ABS及ASR（驅動防滑系統，又稱牽引力控制系統）的功能。它通過對從各感測器傳來的車輛行駛狀態信息進行分析，然後向ABS、ASR發出糾偏指令，來幫助車輛維持動態平衡。ESP可以使車輛在各種狀況下保持最佳的穩定性，在轉向過度或轉向不足的情形下效果更加明顯。

ESP一般需要安裝轉向感測器、車輪感測器、側滑感測器、橫向加速度感測器等。ESP可以監控汽車行駛狀態，並自動向一個或多個車輪施加制動力，以保持車子在正常的車道上運行，甚至在某些情況下可以進行每秒150次的制動。目前ESP有3種類型：能向4個車輪獨立施加制動力的四通道或四輪系統；能對兩個前輪獨立施加制動力的雙通道系統；能對兩個前輪獨立施加制動力和對後輪同時施加制動力的三通道系統。

參考網路

5、ESP是什麼？具體功能和作用？

ESP：電子穩定裝置(Electronic Stablity Program，簡稱ESP)是由賓士汽車公司首先應用在它的級車上的。ESP實際上是一種牽引力控制系統，與其他牽引力控制系統比較，ESP不但控制驅動輪，而且可控制從動輪。如後輪驅動汽車常出現的轉向過多情況，此時後輪失控而甩尾，ESP便會剎慢外側的前輪來穩定車子；在轉向過少時，為了校正循跡方向，ESP則會剎慢內後輪，從而校正行駛方向。
ESP大概由以下幾部分組成。
1、感測器：轉向感測器、車輪感測器、側滑感測器、橫向加速度感測器、方向盤油門剎車踏板感測器等。這些感測器負責採集車身狀態的數據。
2、ESP電腦：將感測器採集到的數據進行計算，算出車身狀態然後跟存儲器裡面預先設定的數據進行比對。當電腦計算數據超出存儲器預存的數值，即車身臨近失控或者已經失控的時候則命令執行器工作，以保證車身行駛狀態能夠盡量滿足駕駛員的意圖。
3、執行器：說白了ESP的執行器就是4個車輪的剎車系統，其實ESP就是幫駕駛員踩剎車。和沒有ESP的車不同的是，裝備有ESP的車其剎車系統具有蓄壓功能。簡單的說蓄壓就是電腦可以根據需要，在駕駛員沒踩剎車的時候替駕駛員向某個車輪的制動油管加壓好讓這個車輪產生制動力。另外ESP還能控制發動機的動力輸出什麼的，反正是相關的設備他都能插一腿！
4、與駕駛員的溝通：儀表盤上的ESP燈。
ESP的工作過程：
1、這車左轉當車輛出現轉向不足的時候（就是速度太快拐不過來了）。ESP各個感測器會把轉向不足的消息告訴電腦，然後電腦就控制左後輪制動，產生一個拉力和一個扭力來對抗車頭向右推的轉向不足趨勢。
2、還是左轉，後輪抓地不足或者後驅車油門踩猛了出現轉向過度的時候（就是甩屁股）。ESP會控制右前輪制動，同時減小發動機輸出的功率。糾正錯誤的轉向姿態。
3、直線剎車由於地面附著力不均勻出現跑偏的時候（這事有ABS的車也會出現，我下雪的時候老在雪地上這么玩，這時候車身會向抓地強的一邊跑偏）。ESP會控制附著力強的輪子減小制動力，讓車按照駕駛員預想的行駛線路前進。同樣當一邊剎車一邊轉向的時候ESP也會控制某些車輪增大制動力或者減小制動力讓車子按照駕駛員的意圖行進。

6、esp怎麼esp怎麼開啟和關閉

表台上都有ESP按鍵，默認打開，按off鍵燈亮是關閉。

7、esp的工作過程

1、當車輛左轉出現轉向不足的時候（就是速度太快拐不過來了）。ESP各個感測器會把回轉向不足的信答息告訴電腦，然後電腦就控制左後輪制動，產生一個拉力和一個扭力來對抗車頭向右推的轉向不足趨勢。
2、還是左轉，後輪抓地不足或者後驅車油門踩猛了出現轉向過度的時候（就是甩屁股）。ESP會控制右前輪制動，同時減小發動機輸出的功率。糾正錯誤的轉向姿態。
3、直線剎車由於地面附著力不均勻出現跑偏的時候（這時有ABS的車也會出現，我下雪的時候老在雪地上這么玩，這時候車身會向抓地強的一邊跑偏）。ESP會控制附著力強的輪子減小制動力，讓車按照駕駛員預想的行駛線路前進。同樣當一邊剎車一邊轉向的時候ESP也會控制某些車輪增大制動力或者減小制動力讓車子按照駕駛員的意圖行進。

8、神經網路Hopfield模型

一、Hopfield模型概述

1982年，美國加州工學院.Hopfield發表一篇對人工神經網路研究頗有影響的論文。他提出了一種具有相互連接的反饋型人工神經網路模型——Hopfield人工神經網路。

Hopfield人工神經網路是一種反饋網路(Recurrent Network)，又稱自聯想記憶網路。其目的是為了設計一個網路，存儲一組平衡點，使得當給網路一組初始值時，網路通過自行運行而最終收斂到所存儲的某個平衡點上。

Hopfield網路是單層對稱全反饋網路，根據其激活函數的選取不同，可分為離散型Hopfield網路(Discrete Hopfield Neural Network，簡稱 DHNN)和連續型 Hopfield 網路(Continue Hopfield Neural Network，簡稱CHNN)。離散型Hopfield網路的激活函數為二值型階躍函數，主要用於聯想記憶、模式分類、模式識別。這個軟體為離散型Hopfield網路的設計、應用。

二、Hopfield模型原理

離散型Hopfield網路的設計目的是使任意輸入矢量經過網路循環最終收斂到網路所記憶的某個樣本上。

正交化的權值設計

這一方法的基本思想和出發點是為了滿足下面4個要求：

1)保證系統在非同步工作時的穩定性，即它的權值是對稱的，滿足

wij=wji，i，j=1，2…，N；

2)保證所有要求記憶的穩定平衡點都能收斂到自己；

3)使偽穩定點的數目盡可能地少；

4)使穩定點的吸引力盡可能地大。

正交化權值的計算公式推導如下：

1)已知有P個需要存儲的穩定平衡點x1，x2…，xP-1，xP，xp∈RN，計算N×(P-1)階矩陣A∈RN×(P-1)：

A=(x1-xPx2-xP…xP-1-xP)T。

2)對A做奇異值分解

A=USVT，

U=(u1u2…uN)，

V=(υ1υ2…υP-1)，

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Σ=diαg(λ1，λ2，…，λK)，O為零矩陣。

K維空間為N維空間的子空間，它由K個獨立的基組成：

K=rαnk(A)，

設{u1u2…uK}為A的正交基，而{uK+1uK+2…uN}為N維空間的補充正交基。下面利用U矩陣來設計權值。

3)構造

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總的連接權矩陣為：

Wt=Wp-T·Wm，

其中，T為大於-1的參數，預設值為10。

Wp和Wm均滿足對稱條件，即

(wp)ij=(wp)ji，

(wm)ij=(wm)ji，

因而Wt中分量也滿足對稱條件。這就保證了系統在非同步時能夠收斂並且不會出現極限環。

4)網路的偏差構造為

bt=xP-Wt·xP。

下面推導記憶樣本能夠收斂到自己的有效性。

(1)對於輸入樣本中的任意目標矢量xp，p=1，2，…，P，因為(xp-xP)是A中的一個矢量，它屬於A的秩所定義的K個基空間的矢量，所以必存在系數α1，α2，…，αK，使

xp-xP=α1u1+α2u2+…+αKuK，

即

xp=α1u1+α2u2+…+αKuK+xP，

對於U中任意一個ui，有

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由正交性質可知，上式中

當i=j，

；

當i≠j，

；

對於輸入模式xi，其網路輸出為

yi=sgn(Wtxi+bt)

=sgn(Wpxi-T·Wmxi+xP-WpxP+T·WmxP)

=sgn[Wp(xi-xP)-T·Wm(xi-xP)+xP]

=sgn[(Wp-T·Wm)(xi-xP)+xP]

=sgn[Wt(xi-xP)+xP]

=sgn[(xi-xP)+xP]

=xi。

(2)對於輸入模式xP，其網路輸出為

yP=sgn(WtxP+bt)

=sgn(WtxP+xP-WtxP)

=sgn(xP)

=xP。

(3)如果輸入一個不是記憶樣本的x，網路輸出為

y=sgn(Wtx+bt)

=sgn[(Wp-T·Wm)(x-xP)+xP]

=sgn[Wt(x-xP)+xP]。

因為x不是已學習過的記憶樣本，x-xP不是A中的矢量，則必然有

Wt(x-xP)≠x-xP，

並且再設計過程中可以通過調節Wt=Wp-T·Wm中的參數T的大小來控制(x-xP)與xP的符號，以保證輸入矢量x與記憶樣本之間存在足夠的大小余額，從而使sgn(Wtx+bt)≠x，使x不能收斂到自身。

用輸入模式給出一組目標平衡點，函數HopfieldDesign( )可以設計出 Hopfield 網路的權值和偏差，保證網路對給定的目標矢量能收斂到穩定的平衡點。

設計好網路後，可以應用函數HopfieldSimu( )，對輸入矢量進行分類，這些輸入矢量將趨近目標平衡點，最終找到他們的目標矢量，作為對輸入矢量進行分類。

三、總體演算法

1.Hopfield網路權值W[N][N]、偏差b[N]設計總體演算法

應用正交化權值設計方法，設計Hopfield網路；

根據給定的目標矢量設計產生權值W[N][N]，偏差b[N]；

使Hopfield網路的穩定輸出矢量與給定的目標矢量一致。

1)輸入P個輸入模式X=(x[1]，x[2]，…，x[P-1]，x[P])

輸入參數，包括T、h；

2)由X[N][P]構造A[N][P-1]=(x[1]-x[P]，x[2]-x[P]，…，x[P-1]-x[P])；

3)對A[N][P-1]作奇異值分解A=USVT；

4)求A[N][P-1]的秩rank；

5)由U=(u[1]，u[2]，…，u[K])構造Wp[N][N]；

6)由U=(u[K+1]，…，u[N])構造Wm[N][N]；

7)構造Wt[N][N]=Wp[N][N]-T*Wm[N][N]；

8)構造bt[N]=X[N][P]-Wt[N][N]*X[N][P]；

9)構造W[N][N](9～13)，

構造W1[N][N]=h*Wt[N][N]；

10)求W1[N][N]的特徵值矩陣Val[N][N](對角線元素為特徵值，其餘為0)，特徵向量矩陣Vec[N][N]；

11)求Eval[N][N]=diag{exp[diag(Val)]}[N][N]；

12)求Vec[N][N]的逆Invec[N][N]；

13)構造W[N][N]=Vec[N][N]*Eval[N][N]*Invec[N][N]；

14)構造b[N]，(14～15)，

C1=exp(h)-1，

C2=-(exp(-T*h)-1)/T；

15)構造

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Uˊ——U的轉置；

16)輸出W[N][N]，b[N]；

17)結束。

2.Hopfield網路預測應用總體演算法

Hopfield網路由一層N個斜坡函數神經元組成。

應用正交化權值設計方法，設計Hopfield網路。

根據給定的目標矢量設計產生權值W[N][N]，偏差b[N]。

初始輸出為X[N][P]，

計算X[N][P]=f(W[N][N]*X[N][P]+b[N])，

進行T次迭代，

返回最終輸出X[N][P]，可以看作初始輸出的分類。

3.斜坡函數

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輸出范圍[-1，1]。

四、數據流圖

Hopfield網數據流圖見附圖3。

五、調用函數說明

1.一般實矩陣奇異值分解

(1)功能

用豪斯荷爾德(Householder)變換及變形QR演算法對一般實矩陣進行奇異值分解。

(2)方法說明

設A為m×n的實矩陣，則存在一個m×m的列正交矩陣U和n×n的列正交矩陣V，使

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成立。其中

Σ=diag(σ0，σ1，…σp)p⩽min(m，n)-1，

且σ0≥σ1≥…≥σp＞0，

上式稱為實矩陣A的奇異值分解式，σi(i=0，1，…，p)稱為A的奇異值。

奇異值分解分兩大步：

第一步：用豪斯荷爾德變換將A約化為雙對角線矩陣。即

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其中

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中的每一個變換Uj(j=0，1，…，k-1)將A中的第j列主對角線以下的元素變為0，而

中的每一個變換Vj(j=0，1，…，l-1)將A中的第j行主對角線緊鄰的右次對角線元素右邊的元素變為0。]]

j具有如下形式：

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其中ρ為一個比例因子，以避免計算過程中的溢出現象與誤差的累積，Vj是一個列向量。即

Vj=(υ0，υ1，…，υn-1)，

則

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其中

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第二步：用變形的QR演算法進行迭代，計算所有的奇異值。即：用一系列的平面旋轉變換對雙對角線矩陣B逐步變換成對角矩陣。

在每一次的迭代中，用變換

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其中變換

將B中第j列主對角線下的一個非0元素變為0，同時在第j行的次對角線元素的右邊出現一個非0元素；而變換Vj，j+1將第j-1行的次對角線元素右邊的一個0元素變為0，同時在第j列的主對角線元素的下方出現一個非0元素。由此可知，經過一次迭代(j=0，1，…，p-1)後，B′仍為雙對角線矩陣。但隨著迭代的進行。最後收斂為對角矩陣，其對角線上的元素為奇異值。

在每次迭代時，經過初始化變換V01後，將在第0列的主對角線下方出現一個非0元素。在變換V01中，選擇位移植u的計算公式如下：

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最後還需要對奇異值按非遞增次序進行排列。

在上述變換過程中，若對於某個次對角線元素ej滿足

｜ej｜⩽ε(｜sj+1｜+｜sj｜)

則可以認為ej為0。

若對角線元素sj滿足

｜sj｜⩽ε(｜ej-1｜+｜ej｜)

則可以認為sj為0(即為0奇異值)。其中ε為給定的精度要求。

(3)調用說明

int bmuav(double*a，int m，int n，double*u，double*v，double eps，int ka)，

本函數返回一個整型標志值，若返回的標志值小於0，則表示出現了迭代60次還未求得某個奇異值的情況。此時，矩陣的分解式為UAVT；若返回的標志值大於0，則表示正常返回。

形參說明：

a——指向雙精度實型數組的指針，體積為m×n。存放m×n的實矩陣A；返回時，其對角線給出奇異值(以非遞增次序排列)，其餘元素為0；

m——整型變數，實矩陣A的行數；

n——整型變數，實矩陣A的列數；

u——指向雙精度實型數組的指針，體積為m×m。返回時存放左奇異向量U；

υ——指向雙精度實型數組的指針，體積為n×n。返回時存放右奇異向量VT；

esp——雙精度實型變數，給定的精度要求；

ka——整型變數，其值為max(m，n)+1。

2.求實對稱矩陣特徵值和特徵向量的雅可比過關法

(1)功能

用雅可比(Jacobi)方法求實對稱矩陣的全部特徵值與相應的特徵向量。

(2)方法說明

雅可比方法的基本思想如下。

設n階矩陣A為對稱矩陣。在n階對稱矩陣A的非對角線元素中選取一個絕對值最大的元素，設為apq。利用平面旋轉變換矩陣R0(p，q，θ)對A進行正交相似變換：

A1=R0(p，q，θ)TA，

其中R0(p，q，θ)的元素為

rpp=cosθ，rqq=cosθ，rpq=sinθ，

rqp=sinθ，rij=0，i，j≠p，q。

如果按下式確定角度θ，

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則對稱矩陣A經上述變換後，其非對角線元素的平方和將減少

，對角線元素的平方和增加

，而矩陣中所有元素的平方和保持不變。由此可知，對稱矩陣A每次經過一次變換，其非對角線元素的平方和「向零接近一步」。因此，只要反復進行上述變換，就可以逐步將矩陣A變為對角矩陣。對角矩陣中對角線上的元素λ0，λ1，…，λn-1即為特徵值，而每一步中的平面旋轉矩陣的乘積的第i列(i=0，1，…，n-1)即為與λi相應的特徵向量。

綜上所述，用雅可比方法求n階對稱矩陣A的特徵值及相應特徵向量的步驟如下：

1)令S=In(In為單位矩陣)；

2)在A中選取非對角線元素中絕對值最大者，設為apq；

3)若｜apq｜＜ε，則迭代過程結束。此時對角線元素aii(i=0，1，…，n-1)即為特徵值λi，矩陣S的第i列為與λi相應的特徵向量。否則，繼續下一步；

4)計算平面旋轉矩陣的元素及其變換後的矩陣A1的元素。其計算公式如下

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5)S=S·R(p，q，θ)，轉(2)。

在選取非對角線上的絕對值最大的元素時用如下方法：

首先計算實對稱矩陣A的非對角線元素的平方和的平方根

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然後設置關口υ1=υ0/n，在非對角線元素中按行掃描選取第一個絕對值大於或等於υ1的元素αpq進行平面旋轉變換，直到所有非對角線元素的絕對值均小於υ1為止。再設關口υ2=υ1/n，重復這個過程。以此類推，這個過程一直作用到對於某個υk＜ε為止。

(3)調用說明

void cjcbj(double*a，int n，double*v，double eps)。

形參說明：

a——指向雙精度實型數組的指針，體積為n×n，存放n階實對稱矩陣A；返回時，其對角線存放n個特徵值；

n——整型變數，實矩陣A的階數；

υ——指向雙精度實型數組的指針，體積為n×n，返回特徵向量，其中第i列為與λi(即返回的αii，i=0，1，……，n-1)對應的特徵向量；

esp——雙精度實型變數。給定的精度要求。

3.矩陣求逆

(1)功能

用全選主元高斯-約當(Gauss-Jordan)消去法求n階實矩陣A的逆矩陣。

(2)方法說明

高斯-約當法(全選主元)求逆的步驟如下：

首先，對於k從0到n-1做如下幾步：

1)從第k行、第k列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，並記住此元素所在的行號和列號，再通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上，這一步稱為全選主元；

2)

；

3)

，i，j=0，1，…，n-1(i，j≠k)；

4)αij-

，i，j=0，1，…，n-1(i，j≠k)；

5)-

，i，j=0，1，…，n-1(i≠k)；

最後，根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復，恢復原則如下：在全選主元過程中，先交換的行、列後進行恢復；原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復。

圖8-4 東昆侖—柴北緣地區基於HOPFIELD模型的銅礦分類結果圖

(3)調用說明

int brinv(double*a，int n)。

本函數返回一個整型標志位。若返回的標志位為0，則表示矩陣A奇異，還輸出信息「err**not inv」；若返回的標志位不為0，則表示正常返回。

形參說明：

a——指向雙精度實型數組的指針，體積為n×n。存放原矩陣A；返回時，存放其逆矩陣A-1；

n——整型變數，矩陣的階數。

六、實例

實例：柴北緣—東昆侖地區銅礦分類預測。

選取8種因素，分別是重砂異常存在標志、水化異常存在標志、化探異常峰值、地質圖熵值、Ms存在標志、Gs存在標志、Shdadlie到區的距離、構造線線密度。

構置原始變數，並根據原始數據構造預測模型。

HOPFIELD模型參數設置：訓練模式維數8，預測樣本個數774，參數個數8，迭代次數330。

結果分44類(圖8-4，表8-5)。

表8-5 原始數據表及分類結果（部分）

續表

9、ESP的組成是什麼？

在汽車行駛過程中，ESP系統通過不同感測器實時監控駕駛者轉角方向、車速、油門開回度、剎車立即車身傾斜答度，和測斜速度，由控制單元通過這些感測器的信號多車輛的運行狀態進行判斷，經熱發出控制指令，通過調整發動機的轉速和車輪上的剎車力分布，修正過度轉向或轉向不足。因此，ESP在提高汽車行駛穩定方面效果顯著。

10、網路營銷esp戰略模型是什麼?

通過對網路營銷環境的分析（包括法律、道德、技術以及其它競爭……通常採用的是SWOT分析法)來決定網路營銷戰略，繼而做出網路營銷規劃（網路營銷組合、客戶關系管理），通過績效考核指標來分析網路營銷效果如何