最新实例
基于Matlab的数字基带通信仿真界面
这是一个基于Matlab开发的数字基带通信仿真界面,提供了直观的GUI界面,可用于进行数字基带通信系统的实验和模拟。
Java 8中列表转换为数组的方法
在Java 8中,将列表转换为数组有多种方法可以实现。
贪婪遗传算法优化背包问题
背包问题的传统遗传算法容易陷入局部最优解,为了解决这一问题,我们引入了贪婪算子,使得算法能够每次获得全局最优解。这段代码实现了贪婪遗传算法。
UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目
作为数据科学认证的一部分,我完成了UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目。在这个项目中,我使用了Tableau创建了视觉化效果,并使用R进行了统计分析。分析的数据集来自于葡萄牙实时议会选举结果,每10分钟收集一次数据,涵盖了各个区域和政党的投票情况,包括总选票、空白票和废票的数目和百分比。我还探索了机器学习模型在预测选民投票率方面的潜力。这些数据来自于UC Irvine机器学习存储库。更多信息可以在其网站上找到。
低质量数据的处理技术与县市级雪亮工程整体建设方案
6.2低质量数据处理技术的重要性突显,“大数据分析”期望通过数据规模弥补低质量数据的缺陷。工业数据中的变量具有明确的物理含义,低质量数据可能扭曲不同变量之间的函数关系,对工业大数据分析带来严重影响。当前制造业企业的信息系统数据质量问题依然突出,例如ERP系统中物料存储的“一物多码”问题。同时,物联网数据质量也面临诸多挑战,如无效工况和重名工况等。这些数据质量问题在实际案例中常常达到30%以上,严重限制了数据的深入分析,因此需要在进行数据分析之前进行系统的数据治理。在工业应用中,由于技术可行性和实施成本等因素,很多关键的量没有被充分测量或者没有被精确测量,这要求分析算法能够在数据条件不完备的情况下运作。在技术发展方向上,可以推广基于工业大数据分析的“软”测量技术,通过建立指标间的关联关系模型来提升生产过程的整体可观性和可控性。
利用前缀跨度算法优化模式识别技术-研究论文
健康和生物技术的进步已经生成大量数据,这些数据复杂而广泛。探讨了基于前缀跨度的数据挖掘技术在糖尿病检测中的应用,并与传统算法进行了比较。提出的MPV算法能够发现更多模式,从而更准确地检测疾病。该研究结果将有助于实现更快速、更精确的疾病预测,有利于及时治疗。
CSS中的并行编程模式网格布局
在SMP及DSM并行机上,编译系统通常能够自动并行化用户程序(如C/Fortran),但往往需要人工干预,例如通过指导语句或命令行选项,以达到理想的并行效率。并行主要集中在循环操作上,称为细粒度并行。在分布式内存并行机上,目前尚无通用高效的自动并行工具,主要依赖于人工编写并行程序。
智能分类装置识别的四类垃圾数据集
23年比赛要求:初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括:(1)有害垃圾:电池(1号、2号、5号)、过期药品或内包装等;(2)可回收垃圾:易拉罐、小号矿泉水瓶;(3)厨余垃圾:小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜,尺寸为电池大小;(4)其他垃圾:瓷片、鹅卵石(小土豆大小)、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量(不超过150克)将通过现场抽签决定,决赛时同时投入的垃圾数量两件以上(含两件)。
高级编程中的数据质量优化
数据质量在高级编程中尤为关键,它决定了分析任务的成效。在进行数据分析之前,务必对数据质量进行详尽评估,以确保结果准确可靠。业务需求分析应该从应用和部署角度出发,考虑数据的实时性和稳定性,避免假数据对分析造成的干扰。此外,企业在数据收集时需根据管控要求有针对性地进行,以避免不必要的数据管理成本。
优化数据挖掘作业的算法效率
数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的技术,结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。本次作业专注于两种重要的算法:Apriori算法和FP树。Apriori算法由R Agrawal和R Srikant于1994年提出,通过生成频繁项集的候选集,并验证其频繁性来发现关联规则。然而,处理大数据集时效率较低。为优化,提出了FP树数据结构,有效减少内存占用和计算时间。在VC环境下实现这些算法需要理解C++编程语言和STL中的数据结构和算法。项目包括数据预处理、Apriori算法构建、FP树实现、性能测试和优化,以及关联规则的可视化和解释。