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考虑加权排序的分类数据聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:431.73KB 文档页数:6
针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高
一株耐盐芽孢杆菌的分离与鉴定
文档格式:PDF 文档大小:124.06KB 文档页数:2
从校园草坪土壤中分离得到一株能够在20%NaCl的高盐条件下生长的耐盐细菌,经过形态观察、生理特征分析及16SrDNA序列分析,鉴定为一株芽孢杆菌(Bacillus sp.),并在GenBank中完成该菌株16SrDNA序列的注册,登录号为EU167738
基于人工免疫的故障诊断模型及其应用
文档格式:PDF 文档大小:370.25KB 文档页数:5
提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性
基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题
文档格式:PDF 文档大小:445.25KB 文档页数:4
探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.
金属矿山岩体声发射时间序列特征的试验和模拟研究
文档格式:PDF 文档大小:667.84KB 文档页数:6
针对金属矿山特有的地理地质条件,开展相应岩石声发射试验,确定矿区矿体围岩的时间序列特征,获得岩石破裂冒落声发射参数的危险临界值,并深入研究形成该种声发射信号的破裂机制和破坏特征.然后分别对较均质岩石试样和含有结构弱面的岩石试件进行比较试验,总结弱面裂隙影响下的岩石试件产生声发射信号的规律.利用基于离散单元法的颗粒元程序进行含裂隙岩石试样数值模拟研究,通过降低接触面刚度来模拟岩石内部的损伤,通过不同的模拟条件来研究岩石的破坏情况.研究成果将为分析损伤岩体的声发射规律开辟一条新的研究途径
随机时间序列分析技术在齿轮点蚀疲劳寿命预测中的应用
文档格式:PDF 文档大小:405.04KB 文档页数:5
在已进行的齿轮点蚀疲劳寿命预测计算模型的研究基础上,应用随机时间序列分析技术分析处理计算模型中随时间变化的因素,从理论上解决了齿轮寿命预测中的难点,建立了齿轮点蚀疲劳寿命预测的方法系统
《混合相依变量的极限理论》课程参考资料(PDF电子版,共十四章)
文档格式:PDF 文档大小:4.24MB 文档页数:387
在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在
Si/(Ni-Cr合金)/Cu扩散偶950℃相稳定性
文档格式:PDF 文档大小:750.39KB 文档页数:5
在半导体硅片(Si)-扩散阻挡层(Ni-Cr合金)-金属互连材料(Cu)构成的体系中,Si和Ni-Cr合金之间以及Ni-Cr合金和Cu之间各构成一对扩散偶.通过制备扩散偶试样模拟相应的界面反应,实验测定950℃下界面反应产物的表观序列.从热力学的角度,分别对Cr-Ni-Si和Cr-Cu-Ni三元系中Si/(Ni-Cr)和(Ni-Cr)/Cu两个界面进行反应驱动力分析.计算获得的阶段性生成相表观序列与实验测得结果一致
矿山地震序列特征分析
文档格式:PDF 文档大小:474.37KB 文档页数:4
以抚顺老虎台矿矿山地震监测、开采、气象、地质等资料为基础,分析了老虎台矿矿山地震活动的时间、频度等序列特征.对矿山地震频度震级分布进行线性回归,得到了logN=a-bM中的参数a和b的时序特征并总结出了老虎台矿矿山地震活动的一些基本规律
智能信息处理在烧结质量推断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:379.01KB 文档页数:4
研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用,在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上,成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法,解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明,该方法有很好的实用效果
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