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方法庫(kù)

  • 為了改善噪聲e(k)為有色噪聲模型的系統參數估計的統計特性

    為了改善噪聲e(k)為有色噪聲模型的系統參數估計的統計特性,提出了一種增廣矩陣的方法,稱為增廣最小二乘算法,MATLAB實現范例

    標簽: 噪聲模型 參數估計

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:zxc23456789

  • 劃分方法的基本思想是

    劃分方法的基本思想是,給定一 個n個樣本的數據集,劃分方法 將數據劃分為k個簇(k<=n), 滿足: a.每個簇至少包含一個樣本; b.每個樣本必須屬于且僅屬于一 個簇。

    標簽:

    上傳時間: 2017-05-11

    上傳用戶:ruan2570406

  • 這是K-neans動態聚類算法的源程序

    這是K-neans動態聚類算法的源程序,是人工智能領域很有用的一種聚類方法。

    標簽: K-neans 動態 聚類算法 源程序

    上傳時間: 2017-05-12

    上傳用戶:6546544

  • 不同于k均值聚類的k中心聚類

    不同于k均值聚類的k中心聚類,2007年SCIENCE文章Clustering by Passing Messages Between Data Points 中的方法

    標簽: 均值聚類 聚類

    上傳時間: 2017-07-27

    上傳用戶:stewart·

  • 開源路由器的實現方法

    本論文研究了開源路由器的實現方法,通過具體的實驗在X O R P 上實現了R I P , O S P F , B G P 等一系列協議,在P A C K E T T R A C E R 上進行了仿真,并對開源路由器進行了性能評價。

    標簽: 開源路由器

    上傳時間: 2015-02-21

    上傳用戶:13666909595

  • k-近鄰分類器

    鄰近算法,或者說K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰,就是k個最近的鄰居的意思,說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。

    標簽: knnr.m

    上傳時間: 2015-05-21

    上傳用戶:zyhhh

  • 數據挖掘-聚類-K-means算法Java實現

    K-Means算法是最古老也是應用最廣泛的聚類算法,它使用質心定義原型,質心是一組點的均值,通常該算法用于n維連續空間中的對象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個點作為初始質心 step2:repeat                將每個點指派到最近的質心,形成K個簇                重新計算每個簇的質心             until 質心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個質心比較集中,但是迭代3次之后,質心趨于穩定,并將樣本集分為3部分    我們對每一個步驟都進行分析 step1:選擇K個點作為初始質心 這一步首先要知道K的值,也就是說K是手動設置的,而不是像EM算法那樣自動聚類成n個簇 其次,如何選擇初始質心      最簡單的方式無異于,隨機選取質心了,然后多次運行,取效果最好的那個結果。這個方法,簡單但不見得有效,有很大的可能是得到局部最優。      另一種復雜的方式是,隨機選取一個質心,然后計算離這個質心最遠的樣本點,對于每個后繼質心都選取已經選取過的質心的最遠點。使用這種方式,可以確保質心是隨機的,并且是散開的。 step2:repeat                將每個點指派到最近的質心,形成K個簇                重新計算每個簇的質心             until 質心不在變化  如何定義最近的概念,對于歐式空間中的點,可以使用歐式空間,對于文檔可以用余弦相似性等等。對于給定的數據,可能適應與多種合適的鄰近性度量。

    標簽: K-means Java 數據挖掘 聚類 算法

    上傳時間: 2018-11-27

    上傳用戶:1159474180

  • 統計學習方法 李航版

    《統計學習方法》李航第二版,機器學習,人工智能必備基礎書籍 內容簡介:統計學習方法即機器學習方法,是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監督學習和無監督學習兩篇,全面系統地介紹了統計學習的主要方法。包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場,以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本書是統計機器學習及相關課程的教學參考書,適用于高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生,也可供計算機應用等專業的研發人員參考。

    標簽: 統計學習方法 機器學習

    上傳時間: 2021-09-01

    上傳用戶:wenxiuyu

  • 直流接地故障判斷及處理方法

    直流接地故障判斷及處理方法1 直流系統接地故障類型及特點分析1.1 無源型電阻性接地1.1.1 電阻單點接地。電阻性單點接地無論是金屬性接地還是經過高電阻接地均會引起接地電阻的降低,當低于25 k Ω 時直流系統絕緣監察裝置即會發出接地報警, 并進行選擇查找接地點, 防止造成由于直流系統接地引起的誤動、拒動。1.1.2 多點經高阻接地。當發生直流系統多點經高阻接地后, 直流系統的總接地電阻逐步下降,當低于整定值時,才發生接地告警,從而出現多點接地現象。如第一點80kΩ 接地,一般不會有告警,電壓偏移也不多,第二點80kΩ 接地,并聯后為40kΩ,高于絕緣監察設定的25kΩ 報警限值,一般也不會報警,但電壓偏移會較大,在巡視、運行過程中要引起足夠的重視,當第三點高阻接地發生后,如40kΩ,則第三點并聯后直流接地電阻為20kΩ,這時必然會引起接地告警。多點經高阻接地引起的接地告警, 由于每條接地支路電阻均較高, 直流拉路選擇變化不明顯,可能漏掉真正的接地支路,此時最好能檢測出支路的接地電阻值,而不是接地電流的相對值或百分比,可判斷接地狀況。1.1.3 多分支接地。有關設備經過多次改造或施工不小心及圖紙設計不合理等,都將導致經多個電源點引來正電源或負電源去某個設備,當該設備發生接地時, 即為多分支接地, 比多點更麻煩, 通過拉閘幾乎不可能找出接地支路,因為斷開任何一條支路,接地點還存在,對地電壓也不會發生變化或變化較小,此時應在保證安全的基礎上斷開所有支路再逐條支路送出,來查找接地電阻,但風險較大。1.2 有源接地通過交流( 如電壓互感器或交流220V,其一端是接地的) 電源引起的接地引起的接地稱為有源接地,交流220V串入直流系統將引起接地故障,由于其電壓較高,接地母線對地電壓為30 0V左右,非接地母線對地電壓高達約500V,而且功率很大,常常會燒損保護和控制設備,并引起保護誤動。交- 直流串電接地,只需再有一點接地即可引起保護誤動或拒動,這是最嚴重的故障現象, 應引起特別關注,發生此類情況后立即進行查找。

    標簽: 直流接地故障

    上傳時間: 2022-06-18

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  • 電磁鐵應用設計計算方法

    電磁鐵應用設計計算方法

    標簽: 電磁鐵 應用設計 計算方法

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

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