工程试验不同于其他科学实验,十分重视实验的经济性,对其准确度应有一个适当的 要求:准确度过低当然不可取,对准确度要求过高,对仪器和设备的要求往往会大幅提 高,造成对人力和物力的浪费。因此,对测量准确度的恰当要求是极其重要的 实验数据误差的问题,已在分析化学和物理化学等课程中,陆续学习过一些有关的理 论和方法,这里不再系统论述。而在化学工程的研究中经常会遇到数据的回归分析,以及 离散数据的解析等数值计算的问题。因此本节将着重介绍化学工程实验中常用的一些数据 处理方法

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

第一节时间数列概述 第二节时间数列的水平分析指标 第三节时间数列的速度分析指标

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*

学习本章的目的在于了解时间数列的概念、种类和编制方法；熟练掌握时间数列各项分析指标的计算方法，并能够结合实际资料进行运用；理解并掌握长期趋势、季节变动的测定方法。 第一节 动态数列概述 第二节 动态数列的分析指标 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动和循环变动的测定

一、数据分配器 数据分配器是实现将数据源传来的数据分配到不同通道上的电路,它类似于一个单刀多掷开关,其示意图,如图所示,它是根据地址选

1. 基因芯片(Microarray)简介 2. 图像处理与数据标准化 3. 基因芯片的数据分析

一、填空题 1.1.时间数列是指,它包含和两个要素 2.2.编制时间数列基本原则是 3.3.以时间数列为基础的动态分析包括两个基本分析内容

1、明确动态数列的概念、种类和编制原则: 2、熟练掌握动态数列的各种水平指标和速度指标的含义和计算方法及应用条件 3、熟练掌握动态数列的因素分解分析方法并能加以应用