粒运算
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粒计算及其应用研究
粒计算是一种运用粒求解问题的计算模式。研究主要集中于粒的结构和计算。文章运用粗糙集理论,在信息系统上提出了一种粒计算模式,形式定义了粒语言、粒语义和粒运算。并探讨了在数据挖掘中的应用。
数据挖掘
11
2024-05-13
符号运算与数值运算的区别
一、符号运算的基本操作符号运算与数值运算的区别- 数值运算中必须先对变量赋值,然后才能参与运算。- 符号运算无须事先对独立变量赋值,运算结果以标准的符号形式表达。
Matlab
0
2024-11-03
数组运算
标量-数组运算
数组对标量加、减、乘、除、乘方,将标量运算施加于数组各个元素上。
设:a = [a1, a2, ..., an]c = 标量
则:a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c](右除)a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an](左除)a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c ^ an]
Matlab
3
2024-04-30
Matlab矩阵运算
Matlab矩阵运算
元素级运算
元素对元素的运算与数组运算一致。
矩阵级运算
标量与矩阵的运算与标量与数组的运算一致。
矩阵加法: A + B
矩阵乘法: A * B
方阵行列式: det(A)
方阵的逆: inv(A)
方阵的特征值和特征向量: [V, D] = eig(A)
Matlab
3
2024-05-25
SQL更名运算
在SQL中,可以使用 old_name AS new_name 的语法对关系和属性进行重命名。
old_name 表示原始名称。
new_name 表示新名称。
AS 关键字是可选的,可以省略。
更名操作通常出现在 SELECT 和 FROM 子句中。
SQLServer
2
2024-05-28
标量运算与数组运算在MATLAB中的应用
2.8 标量运算和数组运算在MATLAB赋值语句中的计算,一般形式如下:
variable_name = expression;
赋值语句计算出等号右边表达式的值,然后将其赋值给等号左边的变量名。需要注意的是,这里的等号并不是传统意义上的等号,它表示将右侧表达式的值存储到左侧的变量中。因此,这种等号应被称为“赋值号”。例如,语句 ii = ii + 1; 在数学上没有意义,但在MATLAB中,它的作用是将变量ii加1后,将结果存储回ii。
2.8.1 标量运算符
赋值号右边的表达式可以包含标量、数组、括号和数学符号的有效组合运算。标量之间的标准运算符如下表2.5所示。我们可以通过使用括号来控制运算顺序,括号内的表达式优先计算。例如,表达式 2^((8+2)/5) 的计算顺序如下:
2 ^ ( ( 8 + 2 ) / 5 ) = 2 ^ ( 10 / 5 ) = 2 ^ 2 = 4
2.8.2 数组运算与矩阵运算
MATLAB支持两种类型的运算:数组运算(array operations)和矩阵运算(matrix operations)。
数组运算用于元素对元素的运算。也就是说,两个数组相对应的元素之间进行运算。例如,
a = [4 3; 2 1]
b = [1 -1; -1 2]
那么 a + b 计算结果为:
a + b = [5 2; 1 3]
注意,数组的行列必须相同,否则MATLAB将会报错。
数组与标量的运算:当数组和标量进行运算时,标量会与数组中的每个元素进行运算。例如:
a = [4 3; 2 1]
a + 4 = [8 7; 6 5]
与此不同,矩阵运算遵循线性代数的一般规则,例如矩阵乘法,且其操作符与常见的数学定义一致。
Matlab
0
2024-11-06
基于颜色特征的铁谱图像磨粒识别技术研究
铁谱图像中的颜色信息对于磨粒识别和磨损形式分析至关重要。本研究深入探讨了铁谱图像的颜色特征,并提出了一种结合聚类树分析、模糊聚类技术和统计分析的定量研究方法。该方法能够有效分割铁谱图像的背景和磨粒区域,从而获取可用于定量分析的磨粒。通过计算颜色特征,为铁谱图像的进一步处理和识别,以及磨粒的机器自动识别和磨损形式分析奠定了基础。
统计分析
4
2024-04-30
面向大数据的粒计算理论与方法的研究进展
大数据的规模、多模态性和快速增长对传统数据挖掘方法构成了挑战。粒计算作为解决智能信息处理中大规模复杂问题的有效方法,正在探索新的思路和策略应对这些挑战。系统梳理和分析了在几个大数据挖掘任务中取得的进展,包括数据粒化、多粒度模式的发现和融合,以及多粒度和跨粒度推理。此外,针对天文数据挖掘和微博数据挖掘等示范应用领域的初步研究进行了综述,为大数据挖掘领域的进一步探索提供了有益的参考。
数据挖掘
3
2024-07-15
基于粗糙集和粒计算的决策规则抽取与优化
规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容,也是决策支持系统、人工智能和推荐系统等领域的研究热点。在属性约简和最小规则集合抽取方面,抽取效率对其应用性至关重要。本方法结合粗糙集模型和粒计算理论,利用粒化函数实现决策表的粒化,生成初始概念粒集,并通过概念粒的分辨算子进行属性约简,从而实现可视化的决策规则提取。实验结果表明,该方法不仅易于计算机编程实现,而且比现有方法更高效实用。
数据挖掘
2
2024-07-18
MySQL运算符
算术运算符比较运算符逻辑运算符位运算符
MySQL
4
2024-04-30