随机P-集合的数据筛选过滤

在随机P-集合概念的基础上,给出了基于随机P-集合的数据生成,提出了基于随机P-集合的数据筛选-过滤粒度定理、数据筛选-过滤剩余定理和数据筛选-过滤恢复定理等,并给出基于随机P-集合的数据筛选-过滤在医疗诊治系统中的应用。

单向S-粗集与数据筛选-过滤

利用单向S-粗集,给出了数据属性,数据筛选-过滤概念,提出了数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,数据筛选-过滤准则,利用这些结果,给出其应用.

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。

造纸涂料的筛选过滤和筛选过滤设备

当前,国内外造纸工业对涂布纸的质量要求越来越高了。在整个造纸过程中,涂料制备和涂料供应则有着更加严格的质量要求。当生产一种高质量的涂布纸产品时,涂料质量绝对重要。对高质量涂料来说,除了有一个好的涂料配方外,还要依靠涂料制备系统的筛选过滤设备,对涂料进行筛选过滤来提高涂料质量。涂料经筛选过滤能除去涂料液中的粗粒子。这些不合格的粒子可能由以下的几个途径带入涂料中,包括原料质量、原储藏和运输中被污染、或由涂料储罐和涂料输送管道的管壁剥落下的碎片所造成。本文将阐述涂料筛选过滤技术和涂料筛选过滤设备,供造纸同仁参考并敬请指正。

分类问题中过滤式选择建模属性的方法及应用

属性是描述数据特征的基本单元.首先分析属性选择的意义,继而阐述了过滤式属性选择的原理,结合垃圾短信样本数据进行实证分析,结果表明,属性筛选对于建模至关重要,经过属性筛选,模型准确率有了大幅提升.

基于漏网筛选和姿态调节的碗碟分拣设计

针对餐具清洗后,分拣自动化程度低,且可能有二次污染的问题,设计一种基于漏网筛选和姿态调节的碗碟理料系统。该分拣系统在餐具清洗干燥后经过过滤输送线,按照餐具口径从小到大依次从过滤输送线的漏孔掉下;对从同一漏孔掉下的口径相似的餐具利用餐具高度不同或者机器视觉再次进行细分;对于不同姿态的餐具设计相应的翻转机构,最终,使得餐具在组装前按照品类实现了自动分拣。

煤矿安全生产的监测与控制的数学模型

研究2006年全国大学生数学建模竞赛D题,在充分了解煤矿背景资料和瓦斯相关知识后,根据国家《煤矿安全规程》的有关规定,结合所给的数据进行了综合的分析,建立了煤矿安全生产的约束非线性优化监测与控制模型,利用matlab求出了模型的最优解。

论不变子集、交集与差集的分析模式与应用

文章分两部分,第一部分围绕不变子集展开论述,主要讨论了同一集合转换、同基数集合相缀、不同基数集合相缀等产生不变子集以及不变子集的线性控制等相关问题。第二部分是子集讨论的延伸,即集合群之交集与差集的相关论述。大规模集合群分析是音乐理论研究者的困扰之一,如何在方法论上进行较为理性、有效的分析呢?文章以集合复合型与集合类属理论为基础,通过它们的交集分析来探讨集合群之间的关联性,通过它们的差集分析来探讨集合群之间的对比性。其中,交集也可以成为不同复合型或类属的转换基础。

基于机器视觉及SVM的零件产品计数系统

针对小型零件产品计数问题,设计一套基于机器视觉及SVM,通过机器学习,利用图像实现零件自动计数的通用系统。以Opencv库函数为基础,采用SVM实现图像中目标与背景分割得到并保存分割模型,将分割图像二值化处理后并基于漫水填充法对前景的连通域进行标记计数,再以各个目标连通域所组成像素点数和,所确定的阈值进行筛选过滤,最后剩下连通域即为零件个数。实验测试结果表明:该系统计数方法在不同类型噪声干扰下计数以及在目标颜色多彩化情况下进行分类计数,都有很好的效率和准确率。

土地混合利用量化与效度研究——以澳大利亚墨尔本为例

土地混合利用度是衡量土地混合利用情况的重要指标,开展其量化效度研究是促进城市土地可持续发展的有效途径。文章基于墨尔本都市区77个地块用地信息,采用双层筛选过滤法,分析了土地混合利用测算方法的模型特征、数据精度和量化效度。结果表明:墨尔本都市区土地利用类型与空间功能多样化程度不高,地块辛普森指数约为0.50、熵指数>0.60、相异指数约为0.30;复杂量化法所需数据精度高,但其计算过程较为复杂;辛普森指数可量化目标区域用地丰富度,香农指数和熵指数均与用地混合均匀度相关,相异指数则应用于量化居住用地和非居住用地平衡度。

基于物联网的象棋对弈系统设计

本系统以物联网理念为中心进行设计,对弈双方即便是处于不同的城市和省份也可以进行棋艺上的较量。这个系统在现实的应用环境中能将物联网给生活带来的乐趣分享给每位使用者。

基于再缩放策略的逻辑回归算法及其应用

文章提出了一种利用过滤式属性筛选-去相关的方法选择建模属性,极大程度地削弱属性之间的共线性程度。逻辑回归算法在进行类别判定时默认以0.5为判定阈值,但此种判定方式在不平衡数据集上的效果不理想,利用再缩放策略研究逻辑回归算法在不平衡数据集上的应用,并在某运营商提供的垃圾短信用户行为消费特征样本数据上进行实证分析。结果表明,经由过滤式属性筛选-去相关选取建模变量之后,基于再缩放策略的逻辑回归学习器具有良好的准确率和普适性。

一种无线网络优化中挖掘LTE小区场景突变的方法研究

研究了一种检测无线网络优化中挖掘LTE小区场景突变的方法,通过筛选过滤出场景突变的LTE小区数据集,分析确认是否由于某些性能指标或者参数原因而导致的小区场景突变,最终挖掘得到发生场景突变的LTE小区。

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