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浙江大学:《数据挖掘》课程电子教案(PPT教学课件)第五章 概念描述:特征化与比较
文档格式:PPT 文档大小:917.5KB 文档页数:62
从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为
基于系统特征数据辨识的控制器设计
文档格式:PDF 文档大小:315.87KB 文档页数:5
介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征
浙江大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(电子讲义,第三版)第十五讲 大数定律和中心极限定理
文档格式:DOC 文档大小:157KB 文档页数:6
一、大数定律 我们知道,概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学分支。但是,只有对大量随 机现象进行观测时,随机现象的统计规律性才会呈现出来。为了考察“大量”的随机现象,就导 致了极限定理的研究。概率论中极限定理的内容是很广泛的,其中最主要的是大数定律和中心极 限定理 在引入大数定理之前我们先证明一个重要的定理
高等学校计算机专业教材:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 代数系统
文档格式:PPT 文档大小:172.5KB 文档页数:62
第6章代数系统 6.1代数系统的概念 6.2代数系统的同态和同构 6.3代数系统的积代数 6.4半群与独异点 6.5群与交换群 6.6环与域 6.7格与布尔代数
《单片机原理及应用》课程教学资源(PPT教学课件)第八章 单片机串行数据通信
文档格式:PPT 文档大小:319.5KB 文档页数:30
串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送
河北建筑工程学院:《c++语言程序设计与实验》第4章 数组
文档格式:PPT 文档大小:144KB 文档页数:23
数组是有序数据的集合 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型 用一个统一的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素 数组是一个在内存中顺序排列的由若干相同数据类型的元素组成的数据集合
含硫充填体膨胀裂隙发育特性与单轴抗压强度的关联分析
文档格式:PDF 文档大小:4.07MB 文档页数:8
含硫胶结充填体随着养护龄期的延长会出现膨胀开裂现象,存在明显裂隙的充填体试件再进行单轴抗压强度测试其结果十分离散,已不能有效地获得充填体力学参数.在室内进行配比试验,采用数字图像处理技术对得到的充填体表面裂隙图像进行二值化、去噪等预处理,而后计算其分形维数并分析其演化规律,且将分形维数与单轴抗压强度关联分析.研究结果表明:充填体试件面表的裂隙存在自相似性,表面裂隙越发育,其分形维数越大;分形维数与单轴抗压强度存在负相关关系,分形维数越小,其单轴抗压强度越高;分形维数可判别含硫充填体试件的完整性,当充填体表面裂隙的分形维数小于某阈值时,强度试验的结果更为可靠
四川工程职业技术大学(四川工程职业技术学院):《数控加工工艺》课程教学资源(教案讲义)第十八讲 数控车削工艺的制定
文档格式:DOC 文档大小:42KB 文档页数:4
制定数控车削加工工艺:选择并确定数控加工的内容、对零件图样进行数控加 工工艺分析、零件图形的数学处理及编程尺寸设定值的确定、数控车削加工工艺过 程的拟定、加工余量、工序尺寸及公差的确定、切削用量的选择、数控车削加工工 艺文件;
《森林资源经营管理 Forest resource management》PPT课件:第七章 森林资源信息管理
文档格式:PPT 文档大小:4.17MB 文档页数:24
数据和信息 数据是对某种情况的记录,包括数值数居 (例如各种统计资料数据)以及非数值数据 两种,后者如各种图、表格、文字和特殊 符等; 信息是经过加工处理后对管理决策和实现管 理目标或任务具有参考价值的数据,它是一 种资源
基于空间近邻关系的非平衡数据重采样算法
文档格式:PDF 文档大小:992.33KB 文档页数:9
为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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