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基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模
文档格式:PDF 文档大小:878.12KB 文档页数:8
针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力
《数据库原理》第8章 数据依赖和关系模式规范化
文档格式:DOC 文档大小:67KB 文档页数:5
8.1关系模式设计中的数据语义问题 数据依赖,函数依赖,多值依赖 例 8.2函数依赖 符号:R,r,,F,x,t,tx] 定义8.2-1:设R为关系模式,X,YCU,若t,ter都有如果
《数据把掘概念与技术》第三章 数据归约
文档格式:PPT 文档大小:188.5KB 文档页数:38
一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术
一种基于生物免疫原理的识别算法
文档格式:PDF 文档大小:481.37KB 文档页数:4
提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力
高炉喷煤过程煤粉分解热确定的新方法
文档格式:PDF 文档大小:402.12KB 文档页数:3
对煤粉分解热的准确性引起的计算理论燃烧温度的误差进行了讨论.针对现有的煤粉分解热数据陈旧,提出一种基于盖斯定律的简单而有效地确定煤粉分解热的新方法.根据现有的热力学数据、煤粉的成分以及煤粉发热值的理论计算公式或氧弹量热实验测定的数据,用新方法可确定出新的煤粉分解热数据
《SQL2000数据库简明教程》第五章 数据库对象的操作
文档格式:PPT 文档大小:3.64MB 文档页数:168
第5章数据库对象的操作 5.1数据类型 5.2表操作 5.3视图操作 5.4索引操作 5.5存储过程 5.6触发器 5.7图表
《地理信息系统》课程教学资源(教材讲义)第六章 空间数据获取
文档格式:DOC 文档大小:624.5KB 文档页数:17
空间数据获取是地理信息系统建设首先要进行的任务,它可以有多种实现方 式包括数据转换、遥感数据处理以及数字测量等等,其中已有地图的数字化录入 是目前被广泛采用的手段,也是最耗费人力资源的工作。在GS中,录入的内容 包括空间信息和非空间信息,前者是录入的主体。目前,空间信息的录入主要有两 种方式,即手扶跟踪数字化和扫描矢量化,本章具体介绍了两种方式,以及相关的 算法,如曲线近似拟合,栅格图形细化跟踪等
挤压模具设计综合数据库系统
文档格式:PDF 文档大小:488.18KB 文档页数:3
采用结构化程序和规范化数据库技术,开发了挤压模具设计综合数据库系统.该系统由6个设计模块,即棒材模、实心型材模、空心型材模、壁板模、宽展模、导流模设计模块和1个系统维护模块组成,可以构成挤压模具设计专家系统重要的专家经验来源和实现自学习、自积累的支撑体系,也可以作为独立的软件使用,完成模具设计过程中的经验积累与数据积累,代替挤压模具设计技术资料手册,实现相关设计参数的自动计算和模具强度校核.利用该系统可以大大减轻技术人员的劳动工作量,同时提高模具设计的准确度,保证模具设计的合理性,最终达到提高挤压生产效益的目的
西安交通大学:《计算机软件基础》第11单元 数据库——数据库概述
文档格式:PPT 文档大小:168KB 文档页数:48
一、基本知识 1基本概念 数据 信息 数据处理(Data Processing)是计算机应用中的最大的一个分支。最初指在计算机上加工商业、企业的信息
基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型
文档格式:PDF 文档大小:468.41KB 文档页数:5
电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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