由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

为了准确预测直线滚动导轨副的摩擦力大小及受影响因素,本文考虑导轨副的流体润滑状态,基于Hertz接触理论研究了直线导轨副摩擦力受滚珠接触角和预紧力的影响规律.基于接触理论建立了直线导轨滑块的受垂直载荷的静力学平衡方程.利用Hertz接触理论分析直线滚动导轨受外力时各列滚珠接触力的变化情况,并结合对临界载荷的分析,建立了随外载荷变化的考虑润滑油膜阻力的直线滚动导轨副摩擦力模型.以国产某型号直线滚动导轨副为研究对象,对所建立的受载摩擦力模型进行试验验证.通过试验数据与理论数据的分析和对比,验证了润滑油膜阻力、接触角和预紧力等因素对直线导轨副摩擦力的影响规律.研究表明,直线滚动导轨副摩擦力在润滑条件下,受接触角变化和预紧力退化的影响呈现有规律的变化

对三孔喷枪所产生的同源三股射流流场中速度分布、温度分布的实验数据进行分,发现各射流剖面上速度的分布不是轴对称的。经过坐标变换并对射流流股内侧按类似伴随流的方法处理后,射流则具有自模性。若采用Aбрамович提出的射流积分方法,可以求解三孔喷头所产生的同源三股射流主段内的速度场、温度场。文中算出了三孔喷抢射流流场的自模性、射流主段速度分布、温度分布、射流边界扩展规律、射流轴心速度衰减规律等公式,这些公式与实验数据相符合。同时还找出了伴随流速度uc以及三个流股之间相互干扰与喷孔夹角α之间的函数关系。这些结果为设计三孔喷枪提供了实践和理论的依据

 从调研问卷开始  阅读调研问卷的统计结果  使用Excel对调研问卷进行数据分析  数据分析结果解读  信息技术的价值  信息技术本身不是生产力  什么是信息技术？  这门课讲什么  为什么开设这门课？  教学计划与教学内容

业务现状分析、数据现状分析、需求分析、工作环境分析、数据模型构建

一、 常量和变量 二、 整数类型 三、实数类型 四、字符类型 五、表达式 六、数据的存储和类型转换

在资源勘查与开发领域，计算机技术的最早就是用于信息处理和预测评价的。经过多年的发展，这方面的技术类型繁多、内容十分丰富。这些技术可以大致归纳为：勘查与开发数据分析及资源统计预测技术、勘查与开发图件机助编制及多维图示技术、地质—成矿过程计算机模拟技术、资源预测与勘查评价的人工智能技术等几个方面

一、信息、地理信息 1、信息和数据 信息（Information）是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事件、事物、现象 等的内容、数量或特征，从而向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，作为生 产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。信息具有客观性、适用性、可传输性和共享性 等特征。信息来源于数据（Data）