概述 定量分析误差的种类和来源 有效数字及运算法则 有限量实验数据的统计处理 可疑值的取舍

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

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

§2-1 测量值的准确度和精密度 准确度和精密度 系统误差和偶然误差 误差传递 提高分析结果准确度的方法 §2-2 有效数字及其运算规则 §2-3 有限量实验数据的统计处理

科研绩效评价和学科分析的权威数据 成果—江西师范大学科研概览 对标—江西师范大学与同类院校的对比 合作—如何寻找匹配的全球合作伙伴 人才—学术带头人（院系/实验室）学术影响力分析

1、从对数据的操纵方法来看 FoxPro系统可以采用不同的操作方式。 一、菜单方式 这种方式是通过在 FoxPro系统的菜单栏,选 择菜单项、完成对数据的处理

生物统计学的原理能指导我们在从事科学研究中,从被动走向主动,从盲目走向理智,用最小的工作量完 成科学研究,并使研究结果正确可靠 试验结果的表达方法及有效数字的确定 34m≠3.40cm 在表达科学数据结果时,既要把握数据的准确度,又要把握其精确度(准确度表示按近事物真值的程度 精确度,观测值彼此接近的程度)在科学实验中,总是在保证准确度的条件下,来提髙精确度

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

详细推导出三测头误差分离原理用于测量工件圆度误差的数学公式;论述用滑动平均法和数字滤波法对采样数据作处理,可有效地抑制干扰信号,提高信噪比;通过对比实验证明上述方法对提高测量精度有明显效果