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qr776
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Including AHP, factor analysis,
sentie_v78
- 预报误差法参数辨识-松弛的思想，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声，MIMO OFDM matlab仿真,感应双馈发电机系统的仿真，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于欧几里得距离的聚类分析，包括随机梯度算法，相对梯度算法。 - Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, Dual-line interpolation FFT harmo
Cloud-detection-
- 首先使用灰度共生矩阵提取图像纹理特征，之后使用灰度共生矩阵的熵值与相关性系数作为纹理参数，用k-means聚类算法实现遥感图像的云检测-First of all, the gray co-occurrence matrix is used to extract the image texture features, then the entropy and correlation coefficients of the GLCM are used as texture parameters, a
DBSCAN
- dbscan聚类考虑特征相似度的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)改进算法. 其次,基于各类参数向量簇的各属性最大相似系数,计算获得各类参数向量簇的典型特征向量. 然后,基于各类的典型 特征向量,针对聚类结果中的噪声簇,提出了基于离群系数的可疑不良数据分布模型 在此基础上,结合分布规律,提出了基于可疑度的不良参数判别方法. 最后,通过实际算例验证了所述模型与方法的有效性.-Dbscan u806A u8003 u8651 u7279 u5F1 u7F8 u4F3C u5
基于NARX神经网络的轨道垂向不平顺估计_王贵
- 摘要:应用白噪声聚类经验模型分解方法(EEMD, Ensemble EMD)，进行轨道一车辆系统的时频分析， 分析钢轨不平顺的波长一幅值分布及短波不平顺的分布特点。通过理论推导，得到垂向钢轨不平顺与车体垂向 加速度之间的转移函数，并由简化模型仿真结果与实验数据对比分析得出二者的相关系数在0. 8以上，表明仿 真结果与实验数据非常吻合。利用简化模型进行数值仿真，所需复数乘法次数为N(21ogN+ 1)，满足实时仿真 的需要。实例所测钢轨不平顺和车体加速度的相关性分析结果表明，对加速度数据
2017cluster
- 聚类分析，距离和相似系数，系统聚类法，相似聚类法(Cluster analysis, distance and similarity coefficient, system clustering method, similar clustering method.)
alert
- 1.加载告警时间excel文件，进行告警事件的时长和发生间隔的统计分析； 2.计算告警事件对之间的互相关系数； 3.讨论相关分析中时间门限的取值对相关性分析结果的影响； 4.对上述两种相关性分别做告警聚类，并图形化显示；(1., we should grasp the characteristic attributes of alarm information and analyze the time and interval of alarm events. 2. calculate the
spectrul
- 完整的谱聚类运算过程，使用了杰卡德相似系数求取相似性矩阵。(Complete spectral clustering process)