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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
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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
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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
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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
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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
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1概述 2数据文件的建立 3数据的编辑 4绘制图形 5图形的编辑和格式化 6 Tools工具栏的使用 7数据分析—曲线拟合 8 Origin图形文件的输出
文档格式:PDF 文档大小:1.86MB 文档页数:7
针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题,研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”,加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法,实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律;对密集散乱点云,提出了沿y轴方向分层剖分,层内数据以x和z坐标极值分区,区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明:基于最小二乘法的拼接算法最优,误差范围在0.1 mm左右;数据精简率为15%-25%,确保了边界三维信息的完整性
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01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法
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关联规则基本概念 CARMA算法简介 CARMA模块的基本概念 案例分析及Clementine操作步骤 购物篮分析----Tabular类型数据 网络日志分析----Transactional类型数据 值得注意的问题 CARMA算法原理(参考)
文档格式:PDF 文档大小:789.78KB 文档页数:8
为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性
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